关于本福特定律的简单解释和推导,参见:
https://zhuanlan.zhihu.com/p/440462854

思考本福特定律,与齐夫定律对照,它们之间似乎可以相互推导,是真的吗?

本福特定律说首数为python实现本福特定律的代码 本福特定律知乎_定积分的概率:python实现本福特定律的代码 本福特定律知乎_线性代数_02

写成连续的形式:python实现本福特定律的代码 本福特定律知乎_算法_03

从这个形式上看,它是一个定积分python实现本福特定律的代码 本福特定律知乎_算法_04 。设不定积分式为python实现本福特定律的代码 本福特定律知乎_算法_05,则:

python实现本福特定律的代码 本福特定律知乎_定积分_06

积分python实现本福特定律的代码 本福特定律知乎_算法_05实际上就是所有首数字概率的积累分布函数,其概率密度函数为一个反比例函数:

python实现本福特定律的代码 本福特定律知乎_python实现本福特定律的代码_08

从本福特定律的概念上讲,首数字为python实现本福特定律的代码 本福特定律知乎_定积分的概率可以写成两种形式:

  • 定积分的形式:python实现本福特定律的代码 本福特定律知乎_线性代数_10
  • 概率密度的形式:python实现本福特定律的代码 本福特定律知乎_概率论_11

连续化是为了拟合微积分计算,回到离散的形式:

python实现本福特定律的代码 本福特定律知乎_算法_12

换一种写法:

python实现本福特定律的代码 本福特定律知乎_算法_13

这看起来符合齐夫定律。来看下是不是。

经过了连续~离散变换,连续情况下的反比例形式不能用于离散情况的计算,只能直观理解python实现本福特定律的代码 本福特定律知乎_概率论_14。现在直接从本福特定律的结论入手,实际计算一下:

python实现本福特定律的代码 本福特定律知乎_概率论_15

设:

python实现本福特定律的代码 本福特定律知乎_概率论_16

python实现本福特定律的代码 本福特定律知乎_python实现本福特定律的代码_17快速逼近python实现本福特定律的代码 本福特定律知乎_概率论_18,但仅在python实现本福特定律的代码 本福特定律知乎_定积分取1~9时,python实现本福特定律的代码 本福特定律知乎_线性代数_20有意义,分别为:

python实现本福特定律的代码 本福特定律知乎_定积分_21

python实现本福特定律的代码 本福特定律知乎_定积分_22单调递增,计算python实现本福特定律的代码 本福特定律知乎_算法_23python实现本福特定律的代码 本福特定律知乎_概率论_24的值,分别为:

python实现本福特定律的代码 本福特定律知乎_算法_25
python实现本福特定律的代码 本福特定律知乎_概率论_26

它们相差非常小,可近似为符合齐夫定律。

这是为什么?

通过上述推导,python实现本福特定律的代码 本福特定律知乎_线性代数_27python实现本福特定律的代码 本福特定律知乎_定积分_28是可以相互转换的,只要可以将事情抽象成python实现本福特定律的代码 本福特定律知乎_线性代数_27的定积分形式,结合概率密度函数和积累分布函数的概念,一定可以通过求导换算成python实现本福特定律的代码 本福特定律知乎_定积分_28,后者正好是一个反比例函数。这意味着位标python实现本福特定律的代码 本福特定律知乎_线性代数_31与函数值python实现本福特定律的代码 本福特定律知乎_概率论_32的乘积是一个常数,这是满足齐夫定律的条件。

那么齐夫定律的典型case,城市人口问题是否可以写成类似python实现本福特定律的代码 本福特定律知乎_概率论_33的形式呢?是可以的。

城市人口来自于外来者的定居(城市没有土著,土著是乡村的概念),一个人选择哪个城市定居取决于多个维度,列如下:

python实现本福特定律的代码 本福特定律知乎_线性代数_34
python实现本福特定律的代码 本福特定律知乎_定积分_35
python实现本福特定律的代码 本福特定律知乎_线性代数_36
python实现本福特定律的代码 本福特定律知乎_python实现本福特定律的代码_37
python实现本福特定律的代码 本福特定律知乎_概率论_38

设人们有python实现本福特定律的代码 本福特定律知乎_python实现本福特定律的代码_39个城市python实现本福特定律的代码 本福特定律知乎_概率论_40可选,它们综合排名如下:python实现本福特定律的代码 本福特定律知乎_概率论_41,人们选择定居地时,会在这python实现本福特定律的代码 本福特定律知乎_python实现本福特定律的代码_39个城市中考虑python实现本福特定律的代码 本福特定律知乎_线性代数_43

  • python实现本福特定律的代码 本福特定律知乎_概率论_44,则优先考虑python实现本福特定律的代码 本福特定律知乎_线性代数_45

若问是什么初始因素导致了城市规模的初始差异,就要涉及优先依附原则了,这又要牵扯到无标度网络的生长动力学,本文不谈这些,所以直接假设了排名。

python实现本福特定律的代码 本福特定律知乎_线性代数_43几乎每人都会考虑,但python实现本福特定律的代码 本福特定律知乎_定积分_47python实现本福特定律的代码 本福特定律知乎_概率论_48可能有人不关心。终于,可以将所有人按照下列方式分类:

  • 只考虑python实现本福特定律的代码 本福特定律知乎_定积分_49的人。
  • 同时考虑python实现本福特定律的代码 本福特定律知乎_算法_50的人。
  • 同时考虑python实现本福特定律的代码 本福特定律知乎_算法_51的人。
  • 同时考虑python实现本福特定律的代码 本福特定律知乎_算法_52的人。
  • 同时考虑python实现本福特定律的代码 本福特定律知乎_概率论_53的人。

无论如何,对于任何维度,排名靠前的城市一定被优先考虑。

进行下面的类比:

  • 把上述考虑维度python实现本福特定律的代码 本福特定律知乎_算法_54看作自然数集首数概率问题中的个位,十位,百位…
  • 把上述待考虑城市python实现本福特定律的代码 本福特定律知乎_算法_55看作自然数集首数概率问题中的python实现本福特定律的代码 本福特定律知乎_线性代数_56
  • 把上述待定居人们的分类看作自然数集首数概率问题的个位数,十位数,百位数…

显然可以导出遵循齐夫定律的城市规模分布同样也遵循本福特定律:

  • python实现本福特定律的代码 本福特定律知乎_python实现本福特定律的代码_57大城市的人口占比:python实现本福特定律的代码 本福特定律知乎_线性代数_58

浙江温州皮鞋湿,下雨进水不会胖。