（四）科技信息离散定律

1. ) = ∑X

n m+1 n

(x)

科学论文在科技期刊中的分布是不均匀的，少数期刊中“拥挤”着大量的论文，大量的期刊中“稀释”着少量的论文。1934 年英国信息学家 S.C. 布拉德福（Bradford）明确地指出这种倾向。他写道：“对某一主题而言， 将科学期刊按刊登相关论文减少的顺序排列时，可以划分对该主题最有贡献

的核心区，以及含有与该区域论文数量相同的几个区域。每个区域里的期刊数量成 1：n：n2 ⋯”，这就是为后人所称道的布拉德福定律。

半个多世纪以来，布拉德福定律沿着所谓区域法和图像法发展。在区域法中有代表性的是 F.F.莱姆库勒（Leimkuh－ler）所建立的布拉德福分布

ln(1 + βx)

F(x)=

ln(1 + β)

β是分布函数的参数，X 表示在一个特定学科中载文量最高期刊的数量与相关于该学科的总刊量之比。0＜X＜1；F（X）为这一部分期刊的载文量与该期刊组合总产量之比（即该部分期刊中全部相关论文与总期刊集合所拥有的论文之比）。

P(x) = F(x) = (1 + β

此式为布拉德福分布的概率密度函数。

β

) ln(1 − β)

图像法的代表中，质量最好的是 1977 年前苏联信息学家斯马里柯夫建立的统一方程式：

R(n) = K ln( q¹ⁿ + q ^e−n )

式中， R（n）为累积载文量， K、q₁ 、q2、β均为常数。

信息离散定律的模型和经验公式很多，有的能实用，有的仅有描述与解释作用，能应用的质量与置信水平也不完全一样。