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P(S)=kS^{-\alpha}\,

P(S)=kS^{-\alpha}\,

</math>

</math>

其中<math>P(S)</math>是观察到大小为<math>S</math>的雪崩的概率，<math>\alpha</math>是给出对数图中幂律斜率的指数，<math>k</math>是比例常数。对于切片培养实验，[[局部场电位]]雪崩的大小分布的指数<math>\alpha\approx 1.5 </math>，但在不同阵列的尖峰记录中，指数<math>\alpha\approx2.1</math>。指数差异背后的原因仍在探索中。需要注意的是，如果每个电极上的活动是独立驱动的，则幂律分布不是预期的分布。非耦合类泊松过程的集合将导致事件大小的指数分布。此外，虽然神经科学多年来在单个时间序列数据的时间相关性中报告了幂律（例如，[http://www.scholarpedia.org/article/Electroencephalogram 脑电图]的功率谱（Linkenkaer-Hansen等人，2001；Worrell等人，2002），峰值计数统计中的[https://en.wikipedia.org/wiki/Fano_factor Fano]或[https://en.wikipedia.org/wiki/Allan_variance Allan]因子（Teich等人，1997），神经递质分泌时间（Lowen等人，1997），[http://www.scholarpedia.org/article/Ion_channel 离子通道][http://www.scholarpedia.org/article/Fluctuations 波动]（Toib等人，1998），神经元培养中的爆发间期（Segev等人，2002）），从多电极数据中观察到的相互作用中未观察到。因此，神经雪崩是从分布式网络中的集体过程中产生的。

其中<math>P(S)</math>是观察到大小为<math>S</math>的雪崩的概率，<math>\alpha</math>是给出对数图中幂律斜率的指数，<math>k</math>是比例常数。对于切片培养实验，[[局部场电位]]雪崩的大小分布的指数<math>\alpha\approx 1.5 </math>，但在不同阵列的尖峰记录中，指数<math>\alpha\approx2.1</math>。指数差异背后的原因仍在探索中。需要注意的是，如果每个电极上的活动是独立驱动的，则幂律分布不是预期的分布。非耦合类泊松过程的集合将导致事件大小的指数分布。此外，虽然神经科学多年来在单个时间序列数据的时间相关性中报告了幂律（例如，[http://www.scholarpedia.org/article/Electroencephalogram 脑电图]的功率谱（Linkenkaer-Hansen等人，2001；Worrell等人，2002），峰值计数统计中的[https://en.wikipedia.org/wiki/Fano_factor Fano]或[https://en.wikipedia.org/wiki/Allan_variance Allan]因子（Teich等人，1997），神经递质分泌时间（Lowen等人，1997），[http://www.scholarpedia.org/article/Ion_channel 离子通道][http://www.scholarpedia.org/article/Fluctuations 波动]（Toib等人，1998），神经元培养中的爆发间期（Segev等人，2002）），从多电极数据中观察到的相互作用中未观察到。因此，神经雪崩是从分布式网络中的集体过程中产生的。