厚尾理論於網路傳輸模型之應用

Abstract

近年來在網路資料傳輸的研究上，發現許多與傳統網路模型不同的特點，其中主要有自我相似性(self-similarity)，長期相依性(long-range dependence)，以及厚尾現象(heavy-tail)。本文首先解釋傳輸檔案的厚尾現象與長期相依性之間的關聯性，接著用數學方法解釋在假設傳輸檔案具有厚尾現象且傳輸速度為定值的情況下，累積的傳輸量將近似穩定Lèvy運動(stable Lèvy motion) 或碎形布朗運動(Fractional Brownian motion)，其差別在於傳輸成長速率的不同。最後一段討論在只有一個伺服器的情況下，當傳輸交通繁重時，在某些假設條件下，用戶端等待時間將會趨近一個特殊的Mittag-Leffler分布。