Fugu-MT 論文翻訳(概要): Big Data and Large Numbers. Interpreting Zipf's Law

論文の概要: Big Data and Large Numbers. Interpreting Zipf's Law

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.02687v1
Date: Thu, 4 May 2023 10:03:37 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-05 16:11:10.943329
Title: Big Data and Large Numbers. Interpreting Zipf's Law
Title（参考訳）: ビッグデータと膨大な数です Zipfの法則の解釈
Authors: Horia-Nicolai L. Teodorescu
Abstract要約: ビッグデータにおけるいくつかの経験的事実は、多数の性質の影響である。 Zipfの法則ノイズはそのような人工物の一例である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: It turns out that some empirical facts in Big Data are the effects of properties of large numbers. Zipf's law noise is an example of such an artefact. We expose several properties of the power law distributions and of similar distribution that occur when the population is finite and the rank and counts of elements in the population are natural numbers. Consequences in the interpretation of Zipf's law are discussed.
Abstract（参考訳）: ビッグデータのいくつかの実証的な事実は、大量の性質の影響であることがわかった。 Zipfの法則ノイズはそのような人工物の一例である。我々は、人口が有限で、人口の要素のランクとカウントが自然数であるときに生じる、パワーロー分布と類似した分布のいくつかの性質を暴露する。 Zipfの法則の解釈における結果について議論する。

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