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上村洋行
騎乗成績

| 年度 | 1着 | 2着 | 3着 | 騎乗数 | 勝率 | 連対率 | 複勝率 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 1992年 | 40 | 30 | 33 | 398 | .101 | .176 | .259 |
| 1993年 | 53 | 44 | 41 | 433 | .122 | .224 | .319 |
| 1994年 | 50 | 58 | 65 | 546 | .092 | .198 | .317 |
| 1995年 | 36 | 37 | 40 | 449 | .080 | .163 | .252 |
| 1996年 | 6 | 9 | 8 | 119 | .050 | .126 | .193 |
| 1997年 | 21 | 24 | 23 | 328 | .064 | .137 | .207 |
| 1998年 | 15 | 16 | 18 | 218 | .069 | .142 | .225 |
| 1999年 | 23 | 19 | 30 | 318 | .072 | .132 | .226 |
| 2000年 | 29 | 27 | 36 | 414 | .070 | .135 | .222 |
| 2001年 | 14 | 16 | 19 | 286 | .049 | .105 | .171 |
| 2002年 | 28 | 27 | 24 | 359 | .078 | .153 | .220 |
| 2003年 | 14 | 16 | 22 | 278 | .050 | .108 | .187 |
| 2004年 | 6 | 4 | 11 | 95 | .063 | .105 | .221 |
| 2005年 | 42 | 33 | 32 | 529 | .079 | .142 | .202 |
| 2006年 | 24 | 26 | 21 | 438 | .055 | .114 | .162 |
| 2007年 | 36 | 37 | 41 | 503 | .072 | .145 | .227 |
| 2008年 | 30 | 30 | 39 | 483 | .062 | .124 | .205 |
| 2009年 | 16 | 23 | 9 | 372 | .043 | .105 | .129 |
| 2010年 | 33 | 32 | 29 | 471 | .070 | .138 | .200 |
| 2011年 | 29 | 25 | 22 | 348 | .083 | .155 | .218 |
| 2012年 | 12 | 9 | 16 | 44 | .044 | .078 | .137 |
| 2013年 | 10 | 3 | 7 | 181 | .055 | .072 | .110 |
| 2014年 | 3 | 2 | 3 | 270 | .068 | .114 | .182 |
| 中央 | 570 | 547 | 589 | 7880 | .072 | .142 | .216 |
| 地方 | 10 | 6 | 6 | 56 | .179 | .286 | .393 |
|  | 日付 | 競馬場・開催 | 競走名 | 馬名 | 頭数 | 人気 | 着順 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 初騎乗 | 1992年3月1日 | 1回阪神2日2R | 4歳未勝利 | トシワイズ | 12頭 | 3 | 4着 |
| 初勝利 | 1992年3月28日 | 1回中京7日6R | 5歳上500万円下 | スナークライナー | 14頭 | 1 | 1着 |
| 重賞初騎乗 | 1992年8月30日 | 3回小倉6日11R | 小倉記念 | ダンツジュピター | 10頭 | 9 | 9着 |
| 重賞初勝利 | 1992年9月13日 | 4回中山2日11R | 京王杯AH | トシグリーン | 13頭 | 10 | 1着 |
| GI初騎乗 | 1993年4月11日 | 2回阪神6日10R | 桜花賞 | ショウザンダイヤ | 18頭 | 16 | 14着 |
| GI初勝利 | 2008年10月5日 | 4回中山8日11R | スプリンターズS | スリープレスナイト | 16頭 | 1 | 1着 |
騎乗成績 > 主な騎乗馬

トシグリーン（1992年京王杯オータムハンデキャップ）
ナムラコクオー（1993年ラジオたんぱ杯3歳ステークス、1994年シンザン記念、1996年プロキオンステークス）
ロイヤルスズカ（1998年スワンステークス）
スリープレスナイト（2008年CBC賞、北九州記念、スプリンターズステークス）
ファインチョイス（2011年函館2歳ステークス）
アドマイヤコスモス（2011年福島記念）
アイポッパー
アドマイヤグルーヴ
イーグルカフェ
オグリローマン
ゴールドアリュール
サイレンススズカ
シックスセンス
マサラッキ
マチカネフクキタル
調教師成績

|  | 日付 | 競馬場・開催 | 競走名 | 馬名 | 頭数 | 人気 | 着順 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 初出走 | 2019年3月3日 | 1回阪神4日3R | 3歳未勝利 | ブラッディムーン | 16頭 | 3 | 3着 |
| 初勝利 | 2019年3月9日 | 2回中京1日12R | 瀬戸特別 | アイファーイチオー | 14頭 | 9 | 1着 |
| 重賞初出走 | 2019年3月30日 | 3回中山3日11R | ダービー卿CT | エイシンティンクル | 16頭 | 12 | 13着 |
| 重賞初勝利 | 2023年3月19日 | 2回中山8日11R | スプリングS | ベラジオオペラ | 16頭 | 2 | 1着 |
| GI初出走 | 2021年5月9日 | 2回東京6日11R | NHKマイルC | レイモンドバローズ | 18頭 | 12 | 15着 |
| GI初勝利 | 2024年3月31日 | 2回阪神4日11R | 大阪杯 | ベラジオオペラ | 16頭 | 2 | 1着 |
調教師成績 > 主な管理馬

ベラジオオペラ（2023年スプリングステークス、チャレンジカップ、2024年大阪杯）
アイアンバローズ（2023年ステイヤーズステークス）
ウィリアムバローズ（2024年東海ステークス、日本テレビ盃）
アルマヴェローチェ（2024年阪神ジュベナイルフィリーズ）
テレビ出演

心ゆさぶれ!先輩ROCK YOU（2010年5月8日、日本テレビ）
阿武山古墳

| 阿武山古墳 |
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  墓室
所在地:  大阪府高槻市奈佐原・茨木市安威
位置:  北緯34度51分48.04秒 東経135度34分9.82秒﻿ / ﻿北緯34.8633444度 東経135.5693944度﻿ / 34.8633444; 135.5693944座標: 北緯34度51分48.04秒 東経135度34分9.82秒﻿ / ﻿北緯34.8633444度 東経135.5693944度﻿ / 34.8633444; 135.5693944
埋葬施設:  不明
出土品:  人骨・衣服
築造時期:  7世紀代
被葬者:  （一説）藤原鎌足（中臣鎌足）
史跡:  国の史跡「阿武山古墳」
地図:   阿武山古墳
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阿武山古墳（あぶやまこふん）は、大阪府高槻市奈佐原・茨木市安威にある古墳。国の史跡に指定されている。
阿武山（標高281.1メートル）の山腹に位置する。昭和初期に地下から古代の貴人の埋葬遺体が発掘され、被葬者を藤原鎌足（中臣鎌足）に比定する説が知られる。
歴史 > 発見

1934年に京都帝国大学の地震観測所の地下から古墳の石室が偶然に発見された。通常の古墳にあるような盛り土はなく、浅い溝で直径82メートルの円形の墓域が形成されていた。
墓室は墓域中心の地表のすぐ下にあり、切石で組まれて内側を漆喰で塗り固められており、上を瓦で覆われ地表と同じ高さになるように埋め戻されていた。内部には棺台があり、その上に、漆で布を何層にも固めて作られ外を黒漆・内部を赤漆で塗られた夾紵棺（きょうちょかん）が日本で初めて発見された。
棺の中には、60歳前後の男性の、肉や毛髪、衣装も残存した状態のミイラ化した遺骨がほぼ完全に残っていた。鏡や剣、玉などは副葬されていなかったが、ガラス玉を編んで作った玉枕のほか、遺体が錦を身にまとっていたこと、胸から顔面、頭にかけて金の糸がたくさん散らばっていたことが確かめられた。
歴史 > 騒動

この発見は1934年4月29日に大阪朝日新聞のスクープで知られるところとなり、「貴人の墓」として反響を呼び延べ2万人に達する大勢の見物人が押し寄せた。
当初からこの地にゆかりの深い藤原鎌足が被葬者だとする見方もあったが、これは平安時代中ごろから「多武峯略記」などに、「鎌足は最初は摂津国安威（現在の大阪府茨木市）に葬られたが、後に大和国の多武峯に改葬された」との説が紹介されていたからでもある（実際に、江戸時代には阿武山の近くの安威集落にある将軍塚古墳が鎌足公の古廟とされて祀られていた）。
しかし発掘にはトラブルがあった。京都大学理学部・地震観測所が、観測所敷地内の「貴人の墓」発掘の主導権を握っていたが、考古学の知識に乏しく遺跡に対する扱いが手荒とされていた。
これに対し、最初に相談されただけで以後立ち入り調査をさせてもらえない京都大学考古学研究室と、遺跡を管轄する立場であり見物人の増加や遺物の急速な劣化を憂慮する大阪府は、遺跡の発掘の今後の方向に対し地震観測所と対立を深めつつあった。
大阪府庁で文部省や宮内省なども出席して行われた関係者会議で、被葬者がきわめて高位の人物であることは間違いなく、皇室につながる可能性もあるため、これ以上の調査は冒涜であるとの意見が出た。こうしてついに「貴人の墓」は埋め戻されることになった。
その前に地震観測所が遺骨などをエックス線撮影したが、押し寄せる見物人から被葬者の尊厳を守るため内務省によって警察隊が派遣されており、遺跡に対する学術調査にまで圧力をかけたため、府などによる調査は不十分なまま埋め戻された。
歴史 > 被葬者の研究

1982年、埋め戻す前のエックス線写真の原板が地震観測所から見つかった。1987年分析の結果、被葬者は腰椎などを骨折する大けがをし、治療されてしばらくは生きていたものの、寝たきり状態のまま二次的な合併症で死亡したこと、金の糸の分布状態からこれが冠の刺繍糸だったことが判明した。しかも漆の棺に葬られていたことや玉枕を敷いていたことなども考えると、被葬者は最上位クラスの人物であったとされる。
これらの分析結果が鎌足の死因（落馬後に死去）と一致すること、この冠がおそらく当時の最高冠位である織冠であり、それを授けられた人物は、史上では百済王子の余豊璋を除けば大織冠の鎌足しかいないことから、被葬者はほぼ藤原鎌足に違いないと報道された。一方、被葬者には鎌足の同時期の蘇我倉山田石川麻呂や阿倍倉梯麻呂（内麻呂）に比定する説もあり、未だ明らかでない。
2014年10月、大阪府茨木市の東奈良遺跡で阿武山古墳の塼（古代の煉瓦）と酷似している塼が発見された。京都府立大学の菱田哲郎教授は発見された遺物は藤原鎌足に関係するとしている。東奈良遺跡の周辺には、鎌足が隠居した三島別業という別邸があったとされ、この発見により三島別業が沢良宜にあったとの説が補強された。
文化財 > 国の史跡

阿武山古墳 - 昭和58年8月30日指定。
関連書籍

高槻市教育委員会編 編『藤原鎌足と阿武山古墳』吉川弘文館、2015年。ISBN 978-4642082693。
出土品（一部復元）今城塚古代歴史館展示。
セレン化ストロンチウム

| セレン化ストロンチウム |
| --- | --- |

識別情報
CAS登録番号: 1315-07-7 
PubChem: 73978
EC番号: 215-258-1
 SMILES [Se-2].[Sr+2] 
 InChI InChI=1S/Se.Sr/q-2;+2Key: BCTHFFLRHBNYHU-UHFFFAOYSA-N 
特性
化学式: SrSe
モル質量: 166.58
外観: 白色粉末、空気に触れると赤茶色になる
密度: 4.5
特記なき場合、データは常温 (25 °C)・常圧 (100 kPa) におけるものである。
セレン化ストロンチウム(Strontium selenide)は、化学式SrSeの無機化合物である。
合成

セレン化ストロンチウムは、600℃でセレン酸ストロンチウムを水素で還元することで合成できる。また、ストロンチウムとセレン化水素を液体アンモニア中で反応させることで合成できる。
性質

セレン化ストロンチウムは、直方晶系で空間群Fm3mに結晶化する。塩化ナトリウム型の構造を持つ。高圧(14 GPa)下では、塩化セシウム型の空間群Pm3mの構造に転換する。
高温でのセレン化水銀と二セレン化ゲルマニウムの反応で、SrHgGeSe4結晶が得られる。スズの存在下、高温でトリウム及びセレンと反応し、SrTh2Se5が得られる。
複雑ネットワーク

ウィキペディア周辺のWWWの構造
ヒトのタンパク質間相互作用の一部
BAモデルにより生成されたランダムネットワーク。各頂点の大きさが次数に対応している。Cytoscape上でRandomNetworksプラグインを使用し作成。
複雑ネットワーク（ふくざつネットワーク、complex networks）は、現実世界に存在する巨大で複雑なネットワークの性質について研究する学問である。
複雑ネットワークは、1998年に「ワッツ・ストロガッツモデル」という数学モデルが発表されたことを契機に、現実世界の様々な現象を説明する新たなパラダイムとして注目を集めている。多数の因子が相互に影響しあうことでシステム全体の性質が決まるという点において複雑系の一分野でもある。
概要

現実世界に存在するネットワークは多様であり、巨大で複雑な構造を有しているが、一定の共通する性質を見出すことができる。それらの性質は「スケールフリー性」（次数分布のべき乗則）、「スモールワールド性」、「クラスター性」と呼ばれている。「スケールフリー性」（次数分布のべき乗則）とは、例えば、一部の人は非常にたくさんの知人を持っているが、大多数の人々の知人の数は少ないという性質である。「スモールワールド性」とは、例えば、「世間は狭い」と言われるように、一見赤の他人に見えても、実際は中間に少数の人を介するだけでつながっているという性質である。「クラスター性」とは、例えば、「自分と知人Aさんがいるときに、自分もAさんもどちらも知っている共通の知人Bさんのような人が1人もいない」という状況はまずありえないという性質である。
従来、こうした社会的ネットワークの性質は主に社会学の研究対象となってきたが、1998年に発表された「ワッツ・ストロガッツモデル」という数学モデルが注目を集めた。ワッツ・ストロガッツモデルは、現実世界のネットワークに近いような性質を持つネットワークモデルを、極めて単純なアルゴリズムで生成するものである。この研究に触発される形で、現実世界のネットワークが持つ性質への関心が高まり、インターネット、食物連鎖、さらには論文の被引用関係や言語の文法構造といったネットワークにおいても共通の性質が発見された。
現実世界の様々な現象を説明する新たなパラダイムとして、複雑ネットワークの研究は現在急速に進展しており、他の研究分野との相互影響も活発化している。今後、複雑ネットワークの科学は、ネットワークの問題が関連する多数の分野において、普遍性と重要性を増していくものと予想される。
背景

グラフ理論は、18世紀にレオンハルト・オイラーが創始した学問で、この場合のグラフは頂点と辺の集合である。グラフ G は頂点（ノード、サイトともいう）の集合 V = {v1, v2, ..., vn} と辺（枝、リンク、エッジ、ボンド、タイともいう）の集合 E = {e1, e2, ..., em} によって記述される。頂点 i に繋がっている辺の本数をその頂点の次数 ki という。右図の例では、頂点1の次数は2、頂点2の次数は3である。頂点と辺のパターンを変えることによって様々な特性を持つグラフが生成される。
1959年にポール・エルデシュとアルフレード・レーニは、グラフの一種であるランダムグラフ（英語版）を作るエルデシュ＝レーニモデル（英語版）を考案した。エルデシュ＝レーニモデルは、各種の興味深い性質を有し、グラフの解析的な取り扱いを大きく進歩させた。だが、その後はグラフ理論の分野では目立った進展はあまり起きていなかった。
1960年代から70年代にかけて社会学で2つの動きがあった。第一は実験社会心理学者スタンレー・ミルグラムによる、いわゆるスモール・ワールド現象、日本語にすれば「世間は狭い」現象を実証しようという試みである。ミルグラムは1967年に考案した実験において、アメリカ内陸部の住人に手紙を渡し、全く面識のない東海岸の受取人へ向けて、郵便ではなく知人（ファーストネームで呼び合うような親しい間柄）経由で転送するように依頼し、届くまでに何人の仲介者が必要かを調べた。結果は、平均して6人を仲介するだけで届くというものであった。この結果は現在では標語的に六次の隔たりと呼ばれる。
第二は、社会学者マーク・グラノヴェッターが発見した「弱い紐帯の重要性」と呼ばれる性質である。グラノヴェッターは1973年の論文において、人々が職を探す活動をする際に有効な紹介者となるのは、親友や家族などの身近な付き合いのある「強い紐帯」の間柄ではなく、ごくまれに接するような「弱い紐帯」の間柄であることを見出した。
以降、こうした社会的ネットワークの性質は主に社会学の研究対象となってきたが、1998年にブレイクスルーが訪れた。コーネル大学の博士課程の学生だったダンカン・ワッツと指導教官だったスティーヴン・ストロガッツ（英語版）は、多数のホタルの明滅やコオロギの鳴き声が同調する現象を究明する中で、スモール・ワールド現象を説明する「ワッツ・ストロガッツモデル」（WSモデル）という数学モデルを考案し、同様の性質が映画俳優の共演関係や、電力系統、線虫の神経細胞など、現実世界の様々なネットワークにも共通して存在することを発見した。研究成果は『ネイチャー』に発表され、これに触発された研究によって、インターネット、食物連鎖、さらには論文の被引用関係や言語の文法構造といったネットワークにおいても同様の性質が発見された。こうして、社会学、経済学、情報工学、生物学などの幅広い分野において「複雑ネットワーク」という新たなパラダイムが注目を集めることになった。
現実世界のネットワークの性質

現実世界に存在するネットワークは多様であり、巨大で複雑な構造を有しているが、一定の共通する性質を見出すことができる。それらの性質は「スケールフリー性」（次数分布のべき乗則）、「スモールワールド性」、「クラスター性」と呼ばれている。
現実世界のネットワークの性質 > スケールフリー性

現実世界のネットワークが持つ第1の性質は「スケールフリー性」（次数分布のべき乗則）である。これは、一部の頂点が他のたくさんの頂点と辺で繋がっており、大きな次数を持っている一方で、その他の大部分はわずかな頂点としか繋がっておらず、次数は小さいという性質である。次数の大きな頂点は「ハブ」とも呼ばれる。
スケールフリー性は、社会学をはじめとするこれまでの研究により、現実世界のネットワークで幅広く観察されている。例えば、人々の持っている知人関係の数をみると、一部の人は非常にたくさんの知人を持っているが、大多数の人々の知人の数は限られている。WWWではごく少数の有名サイトが数百万単位のリンクを集めているが、大多数のサイトはわずかなリンク先からしかリンクされていない。生体内の相互作用でも、ごく一部のたんぱく質が多数のたんぱく質と反応する構造になっている。男女の性的関係でも、ごく一部の人は何百人という相手と関係するが、大多数の人々は限られた相手としか関係を持たない。
数学的には、スケールフリー性は頂点が次数 k を持つ確率 p(k) の確率分布の裾が  p(k)\propto k^{-\gamma } のべき乗則になると表現される。このような次数分布には、分布の形を特徴付ける大きさ（スケール）が存在しない。グラフがこのような次数分布にしたがうことを「スケールフリー」と呼ぶ。また、このような確率分布の指数 \gamma が3以下の値を持つとき、分散は無限大に発散する。
スケールフリー性の出現を説明する適切な数理モデルの探求は、複雑ネットワークの理論において大きな問題である。例えば、n 個の頂点の間に全て辺を張った「完全グラフ」 Kn では全ての頂点の次数は n-1 であるからスケールフリー性を全く満たさない。「格子」状のグラフでも同様である。右の図のような2次元の三角格子を考えてみると、全ての頂点の次数は6であるから、やはりスケールフリー性を満たさない。
また、辺を生成確率 p で一様ランダムに張るランダムグラフは頂点数を n とすると頂点の次数が k となる確率は p(k) = n-1Ck pk(1-p)n-1-k の二項分布となり、n→∞、p→0、np→λ の極限では p(k) = e-λλk / k! のポアソン分布となる。ポアソン分布では全ての頂点の次数は平均値の周辺に分散 λ で分布しており、べき乗則の分布には程遠い。この問題に一定の解決策を示したのが後述のバラバーシ・アルベルトモデルである。
現実世界のネットワークの性質 > スモールワールド性

現実世界のネットワークが持つ第2の性質は「スモールワールド性」である。これは、任意の2つの頂点が、中間にわずかな数の頂点を介するだけで接続されるという性質である。上述のミルグラムの実験は現実世界のスモール・ワールド現象を最初に実証しようとした試みであるが、近年の研究ではネットワークのスモールワールド性が実際に測定されている。
例としてしばしば取り上げられるのは「エルデシュ数」である。先に登場した数学者ポール・エルデシュと論文を共著で執筆したことのある数学者のエルデシュ数を1、エルデシュ数 e の数学者と共著関係にある数学者のエルデシュ数を e+1 とする。世界中の数学者のエルデシュ数を調べてみると、大部分はエルデシュ数5から6程度で繋がっている。「ベーコン数」という遊びもある。アメリカの俳優ケヴィン・ベーコン（起点は誰でも良いのだが）と映画で共演したことのある俳優のベーコン数を1、ベーコン数 b の俳優と共演関係にある俳優のベーコン数を b+1 とする。世界中の俳優のベーコン数を調べてみると、大多数がベーコン数3から4の範囲に収まる。
The Oracle of Bacon at Virginia - ベーコン数がわかるサイト
数学的には、スモールワールド性はグラフの「平均最短距離」（固有パス長もしくは直径ともいう） L が頂点数 n の大きさに比べて小さい値となることで表現される。無方向・重み無しのグラフにおいて、任意の頂点 vi から頂点 vj へ行くまでに通過しなければならない辺の最小の本数を「パス長」（距離ともいう）、パス長の中で最短のものを ij 間の「最短距離」 dij と呼ぶが、dij の平均値がそのグラフの平均最短距離である。グラフにおいて n が増大したときに L が高々 log(n) に比例する程度でゆるやかに増加するとき、そのグラフはスモールワールド性を満たすと定義される。
スモールワールド性を持つグラフを数学モデルで表現することができるだろうか。まず2次元格子を考えると、グラフの端から端まで行くためにはいくつもの頂点を経由せねばならない。すなわち L は√L に比例する。n が増大すると L もかなり増大してしまうので、スモールワールド性を満たさない。一方、ランダムグラフでは頂点がランダムに繋がっているので、格子の場合と違って近道がありそうである。実際、枝の接続確率 p のランダムグラフでは
L={\frac {\log n}{\log(pn)}}\propto \log n
となる。この点では、ランダムグラフは現実世界のネットワークに近いといえる。
現実世界のネットワークの性質 > クラスター性

現実世界のネットワークが持つ第3の性質は「クラスター性」である。身の回りの知人関係のネットワークを見てみよう。「自分と知人Aさんがいるときに、自分もAさんもどちらも知っている共通の知人Bさんのような人が1人もいない」という状況は、出会い系サイトでも利用しない限りまずありえない。すなわち、現実世界のネットワークには、自分、Aさん、Bさんから構成される三角形のネットワークがたくさん含まれている。このような性質を、ワッツとストロガッツは「クラスター性」と名づけた。
数学的には、クラスター性はグラフの「クラスター係数」 C が十分大きな値を取ることで表現される。グラフにおいて任意の頂点 vi と vj、同じく vi と vk が共に辺で繋がっているような組み合わせの数を N3、vi、vj、vk が三角形で繋がっているような組み合わせの数を NΔ とする。このグラフのクラスター係数は C = 3NΔ / N3と定義される。クラスター係数は現実世界の各種のネットワークにおいて計測されており、それらの値は0.1から0.7程度と報告されている。
クラスター性を持つグラフを数学モデルで表現することができるだろうか。まずランダムグラフでは、全ての辺はランダムに生成されるのであるから、都合よく三角形が形成される確率はきわめて低い。辺の生成確率 p の値にもよるが、p が小さければクラスター係数はほぼ0となるのでクラスター性を満たさない。一方、2次元の三角格子では、図でわかる通り三角形が多数含まれている。2次元の三角格子のクラスター係数は 6 / 6C2 = 0.4 となる。格子のクラスター係数は十分に大きく、この点では現実世界のネットワークに近いといえる。
複雑ネットワークのモデル > ワッツ・ストロガッツモデル

このように、グラフ理論における既存の数学モデルは現実社会のネットワークを表現する上では一長一短といったところであったが、1998年にブレイクスルーが訪れた。ダンカン・ワッツとスティーヴン・ストロガッツが「ワッツ・ストロガッツモデル」（WSモデル）を発表したのである。
ワッツ・ストロガッツモデルでは次のアルゴリズムでグラフを生成する。
全ての頂点を、近隣の a 個の頂点と格子（1次元格子）状に辺で繋ぐ。
それらの辺を確率 p でランダムに張り替える。
パラメータ p を0とおけば格子、1とおけばランダムグラフとなる。p を0.1前後とすると、格子とランダムグラフをあわせもったような性質のグラフが生成される。ワッツ・ストロガッツモデルでは、ショートカットが形成される効果によって平均最短距離はほぼ L ∝ log n となり、スモールワールド性を満たす。同時に格子の構造を残していることで、クラスター係数は格子に近い値となりクラスター性をも満たす。
もっともワッツ・ストロガッツモデルにも限界があり、次数分布は格子とポアソン分布の中間となるのでスケールフリー性は満たさない。しかし、現実世界のネットワークに近いような性質を持つグラフを極めて単純なアルゴリズムで生成できることが関心を呼んだ。この研究に触発される形で、現実世界のネットワークが持つ性質への関心が高まり、またこの研究をさらに発展させた研究が続々と発表されていった。
複雑ネットワークのモデル > バラバーシ・アルベルト・モデル（バラバシ・アルバートモデル）

1999年、バラバーシ・アルベルト・ラースロー（アルバート＝ラズロ・バラバシ）とアルベルト・レーカ（英語版）はスケールフリー性を持つグラフの数学モデルを考案し、「バラバーシ・アルベルトモデル」（バラバシ・アルバートモデル；BAモデル）と呼ばれる。BAモデルでは次のようなアルゴリズムでグラフを生成する。やはり、極めて単純なアルゴリズムである。
m 個の頂点からなる完全グラフ Kmをスタートとする。
新しい頂点を1個追加する。その頂点から、すでに存在している m 個の頂点に対して辺を張る。このとき、辺が張られる確率は、それぞれの頂点のその時点での次数 k に比例するものとする。
2を、頂点が所定の数になるまで繰り返す。
BAモデルでは、既存の次数の大きな頂点に対して新しい辺が高い確率で加わってゆき、その頂点がハブへと成長してゆく（右の図では一番上にある頂点がハブに相当する）。このモデルでは頂点の次数分布は p(k) = 2m(m+1) / [k(k+1)(k+2)] ∝ k-3 となり γ = -3 のスケールフリー性を満たす。モデルはランダムグラフと似たところもあるので、平均最短距離は L ∝ log n となりスモールワールド性をも満たす。
BAモデルの弱点は、クラスター係数が0に近い小さな値となり、クラスター性を満たさないことである。だがその後、これらの研究をさらに発展させる形で、単純なアルゴリズムでありながら「スケールフリー性」「スモールワールド性」「クラスター性」という現実世界のネットワークの3つの特徴全てを満たすようなモデルが発表されている。
スケールフリーグラフの頑強性と脆弱性

スケールフリーグラフが持つ注目すべき特性として、ネットワーク障害など「ランダムな故障や攻撃」に対して頑強性が高いことがあげられる。スケールフリーなトポロジーを持つネットワークでは、全頂点のうちのランダムに5パーセントがダウンしたとしても、代替経路の存在によって頂点間の接続を維持でき、系全体の平均経路長（平均最短距離）はほとんど変化しないのである。同じ頂点数、同じ辺数でトポロジーが異なる他のネットワークではこのような特性は見られない。頑強性は次数分布のベキ指数と関係がありベキ指数が 2 < γ < 3 の場合は非常に頑健性が高くなることがモデルにより示されている。しかしながら、頑健性は両刃の剣である。見方を変えれば頑健性が高いということは感染症やコンピュータウイルスがネットワーク全体に広がり易いということでもあるからだ。実際、ランダムネットワークにおいては存在するウイルスあるいは流行の拡散に関する閾値(threshold)がスケールフリーネットワークでは存在しないため拡散しやすく退治するのも困難で時間がより長くかかることが判明している。
一方で、スケールフリーなネットワークは、特定の重要なハブをピンポイントで狙った攻撃に対しては脆弱であるという弱点も併せ持っている。次数の集中した上位5パーセントの頂点がダウンしたとすると、系全体の平均経路長は約2倍にまで増大してしまう。
同様の特性は自然界の食物連鎖のネットワークでも観察されている。食物連鎖のネットワークは生物種のランダムな絶滅に対しては頑強であるが、特定の重要な種が絶滅すると大きな影響を受けてしまう。こうした点を考慮することは生物多様性に関する議論においても重要であろう。
複雑ネットワーク研究の現状と今後

2008年現在、複雑ネットワークの研究は急速に進展しており、他の研究分野との相互影響も活発化している。そうした中で、「コミュニティ構造」などの現実世界のネットワークを分析するための新たな視点が提案され、「スケールフリー性」「スモールワールド性」「クラスター性」といった従来からの分析指標はもはや“古典的”な部類に属するものとなりつつある。
今後、複雑ネットワークの科学は、堅牢な通信ネットワークの構築、感染症の予防、口コミのマーケティングといった、ネットワークの問題が関連する多数の分野において、普遍性と重要性を増していくものと予想される。
分析用ツール

複雑ネットワークの解析では、可視化・統計解析などを行う際に計算機の力を借りることが不可欠である。現在では、様々な分析用ツールがフリーウェアとして利用できる。
Pajek - Windows用ネットワーク解析ソフト。
igraph - グラフ関連のアルゴリズムが実装されたパッケージ。Rでの実装もある。
Cytoscape - マルチプラットフォーム対応のネットワーク可視化／解析ソフト。LGPLで配布されている。（日本語サイト）
グラフの例
完全グラフ K6
2次元格子
ランダムグラフ
ランダムグラフとスケールフリーグラフの次数分布の比較。ランダムグラフの次数分布は特定のピークを持つが、スケールフリーグラフの次数分布にはピークは存在しない
1次元格子
1次元格子からのワッツ・ストロガッツモデルの生成
バラバシ・アルバートモデル
ワッツ・ストロガッツモデルにより生成されたグラフ。100頂点
バラバシ・アルバートモデルの一例。1000頂点。igraphのba-modelにて生成、Cytoscape2.5にて可視化を行ったもの。頂点の色と大きさが次数に対応
大字

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: この項目では、日本の行政区画である「町・字」のうち「字」（あざ）の一種である「おおあざ」について説明しています。単純な漢数字の改竄を防ぐための同音別字の代用「だいじ」については「大字 (数字)」をご覧ください。
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: 「太字」、「大文字」、あるいは「大学」とは異なります。
大字（おおあざ）は、日本の基礎自治体である市町村内の区画のひとつである字（あざ）の一種である。
基本的には1889年（明治22年）に公布された市制および町村制の施行に際して行われたいわゆる明治の大合併において、従前の村名・町名を残したものであるが、市制・町村制施行後の分離・埋立等によって新設された大字も多数存在する。この大字と区別して、江戸時代からの村（藩政村）の下にあった区画単位である字を小字とも言うようになった。
大字は概して「紀尾井町」などの市区町村下の区画である「町」と同一視されることが多い。町と区別される理由は以下の歴史的経緯などによる。
成立

字の起源は、日本の近世の村の下にあった小さな区画単位であり、『地方凡例録』によれば田畑、山林などの土地の小名を字、名所、下げ名などと呼称するとされるが、その起源は明らかにされていない。この「字」は現在の小字にあたるものである。平安時代以降の荘園文書などに字の名は見られ、太閤検地以降はこの字に制度的意義が持たせられた。字は一筆毎に字付帳に記載され、村の名寄帳にも記載された。この村は江戸時代にも引き継がれ、1873年（明治6年）の地租改正の際に作られた字限図を元にしてつくられた村限図においても、この藩政村が単位になっている。
大字はこの藩政村あるいは町の名称を、1889年（明治22年）の市制・町村制施行に際して行われた市町村合併（明治の大合併）の時に残したものである。例えばA村が他の村と合併して新たにB村となったとき、新たな住所表記を「B村大字A」とし、これは町の合併であっても同様である。ただし、明治初年から町村制施行に至るまでの間にそれまであった藩政村の合併分村もあったため例外もある。
東京周辺においては、1889年（明治22年）、東京15区を以って東京市を設置する際に、区部と郡部の境界域では一部区域の変更が行われているが、この時に区部から郡部へ移行した町丁はその町丁単独で一つの大字とされた（例：南豊島郡渋谷村大字麻布広尾町、大字青山南町七丁目、大字青山北町七丁目など）。また、関東大震災以降市街化が急速に進んだ東京市に近接する町村の多くでは、昭和初期には旧来の大字が廃され、新たな大字（表記上は町丁的な名称）が設置されている。これらの大字は1932年（昭和7年）、東京市の市域拡張の際、名称はそのままに東京市の町丁となった。
日本の地域構造における共同体的地縁結合は、中世末から江戸時代を経て近代に至る長い伝統を持つ村落共同体を単位としていることが多い。これを引き継ぐ大字は、今日でも自治会（地区会、町内会）や消防団の地域分団の編成単位となっており、郷土意識の末端単位としての意味は今日も失われていない。
表記

→「町・字 § 大字」、および「町・字 § 住所の表記における町・字」も参照
個別の大字の名称は、全国的には「大字（おおあざ）」の語を冠して「大字○○」と記すが、土地の登記簿や住民基本台帳などに記される公的な所在地や住所において「大字」という表記がないものも多い。これにはいくつかの場合がある。
1つは、市町村下の区画として元から大字がない場合である。明治の大合併時以降単独で1つの市町村を形成した場合、都市部など近世からの町が連坦して市制を導入した場合（市下の区画名称として「町」の表記が用いられた）が該当する。
なお、京都府内の市町村など一部では、1889年（明治22年）の市制・町村制に際して合併し大字となったそれまでの町村の区域「○○町」「○○村」を「字○○」とし、現在もその表記が残る例も見られる。また、沖縄県では、大字にあたる部分はほぼ全て「字□□」となっている（平成の大合併で誕生したうるま市、宮古島市、南城市を除く）。これらの場合も「大字」の表記は含まれないことになる。
もう1つは、市町村が大字の名称を変更する、あるいは大字を廃止して町を設置することによって、土地の登記簿や住民基本台帳上から「大字」の表記がなくなる場合である。地方自治法（第260条第1項）に基づき議会の議決を経て定めることが必要で、住居表示や区画整理の実施、市制施行、市町村合併などが契機となる。
この場合、単に「大字」の表記を無くして「大字○○字□□」を「○○字□□」とする場合もあれば、「大字○○」を「○○町」に変えて「○○町字□□」とする場合、また「○○□□町」といった大字と小字の名称を用いた新たな名称の町を設定する場合などがあり、住居表示による場合は「大字○○」から「○○□丁目」や「○○町□丁目」という「丁目」のついた新たな町が設置される例が多い。
なお、こうした変更を経ることによって、「（大字）○○」が、市制施行や編入合併の際に「町」のつく「○○町」に変更され、その後住居表示により「○○（□丁目）」になり「町」の付かない呼び名に戻る例も多く見られる（例：市川市国府台）。
このように「大字○○」から「大字」の表記が無くなった「○○」について、「○○町」「○○□□町」や住居表示などに多い「○○□丁目」「○○町□丁目」については、大字が廃止され新たに町が設置された例が多いが、一方、「○○町」という名称の大字もあり、また大字（字）か町かが曖昧である場合などがあり、名称だけで大字であるか町であるかを一概に判別することはできないが、現在、町と字（大字・小字）に行政実務上の区別はなく、大字が町になっても実態は何も変わらない。
なお、「△△市○○□丁目」や「○○町□丁目」のような場合は「○○□丁目」や「○○町□丁目」という名称の1つの町である場合がほとんどであるが、まれに「○○」や「○○町」が町または大字で「□丁目」が小字である場合がある。また、住居表示を実施しながら、町ではなく「大字」の表記を残す市町村もある（例：弘前市大字賀田1丁目1番1号、該当住所は弘前市役所岩木庁舎）。
古くから市制を施行している自治体には周辺市町村の編入時に字を廃止し町を設定してきた例が多い（京都市、鹿児島市など）が、政令指定都市でありながら大字を残している都市もある（さいたま市、川崎市、名古屋市、広島市、北九州市、福岡市、熊本市など）。
また市町村合併の結果、「○○市××町△△」という住所表記となっている場合、多くは「××町△△」が新たな大字の名称である（例：薩摩郡東郷町藤川→薩摩川内市東郷町藤川）。例外的に、合併前の市町村の区域が合併後に地域自治区等となっているときは、「××町」は地域自治区の名称であって、「△△」が大字の名称である。例えば、2010年（平成22年）3月21日に合併により成立した近江八幡市では旧安土町を区域として安土町地域自治区が置かれ、従来の大字から「大字」を除いたものに地域自治区の名称としての「安土町」を冠していた（蒲生郡安土町大字小中→近江八幡市安土町小中）。
前述のとおり、町村制施行時に1つの藩政村の区域から設置した、あるいは以降に1つの大字の区域をもって設置した市町村の場合、大字も町も設定されていない場合があり、この場合住所の表記上は市町村に続いて番地が記述される（神津島村、青ヶ島村など）。また、大字が設置されていない市町村が市町村合併を行う際には、それまでに大字がなかった区域に大字を新たに設置する例（川辺郡大浦町→南さつま市大浦町）と、そのまま大字を設置しない例（八幡浜市のうち旧八幡浜町の区域）がある。
長崎県の免・郷・名・触・浦

長崎県には「免・郷・名・触・浦」という、大字と小字の中間の区分（大字がない場合は小字の上位区分）にあたる字の単位が存在する。これらの単位は長崎県にのみ存在する特殊なものであるため、土地（住所）に関する情報を広く一般に公開する際に「大字」等、実際とは異なる上位の単位名称に便宜的に振り替えて表記される場合がある。また、地理情報システム等で土地（住所）情報を出力する際も同様に「大字」と振り替えて処理される場合がある。2010年4月以降、長崎県内で本来の意味合いでの「大字」を設定している市町村は対馬市、雲仙市の区域の一部（愛野町甲・愛野町乙）、西海市の区域の一部（崎戸町江島、崎戸町平島）となっている。
李玲 (棒高跳)

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: 「李玲 (砲丸投)」とは別人です。
李 玲 (リ・リン、り れい、拼音：Lǐ Líng、1989年7月6日 - ）は、棒高跳を専門とする中華人民共和国河南省濮陽市出身の陸上競技選手。長身美人と讃えられることがある。
2006年の世界ジュニア選手権に出場するも決勝には進めなかった。2008年は2月に北京で開かれた室内競技会で自己新記録の4m45をマーク、2か月後の杭州での屋外大会でも同記録を出した。そして北京オリンピックに出場し、4m15を突破するも予選落ちした。2009年の世界選手権ではシーズンベストの4m40を記録したがあと10cm及ばず決勝進出はならなかった。
2009年アジアインドアゲームズでは自己記録を更新して金メダルを獲得した。この時の記録4m45はアジア記録にあと1cmまで迫っていた。
2013年9月8日、瀋陽オリンピック・スポーツセンター・スタジアムで開かれた中華人民共和国全国運動会において4m65のアジア新記録をマークした。2014年のアジア競技大会では、公式の選手情報で同姓同名の砲丸投の李玲選手と取り違えられ、棒高跳の選手ながら、2011年に砲丸投で19m30の記録を持っていると誤表記されてしまった。2013年以降も記録を伸ばし、2016年2月19日にカタール・ドーハで開かれたアジア室内陸上競技選手権大会で自身の持つ大会記録・アジア記録を更新する4m70をマークした。
主な成績

| 年>  中国代表 | 大会>  中国代表 | 会場>  中国代表 | 結果>  中国代表 | 補足>  中国代表 |  中国代表 |
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| 2006 | 世界ジュニア選手権 |  中国 北京 | 1位（予選） | 4m00 |  |
| 2007 | アジア選手権 |  ヨルダンアンマン | – | 記録なし |  |
| 2008 | オリンピック |  中国 北京 | 27位（予選） | 4m15 |  |
| 2009 | ユニバーシアード |  セルビア ベオグラード | 6位 | 4m30 |  |
| 2009 | 世界選手権 |  ドイツベルリン | 18位（予選） | 4m40 |  |
| 2009 | アジアインドアゲームズ |  ベトナムハノイ | 1位 | 4m45 |  |
| 2009 | 東アジア競技大会 |  香港 | 2位 | 4m05 |  |
| 2010 | 世界室内選手権 |  カタールドーハ | 16位（予選） | 4m20 |  |
| 2010 | アジア競技大会 |  中国広州 | 2位 | 4m30 |  |
| 2011 | アジア選手権 |  日本神戸 | 2位 | 4m30 |  |
| 2011 | ユニバーシアード |  中国深圳 | – | 記録なし |  |
| 2011 | 世界選手権 |  韓国大邱 | 29位（予選） | 4m25 |  |
| 2012 | アジア室内選手権 |  中国杭州 | 1位 | 4m50 |  |
| 2012 | オリンピック |  イギリスロンドン | 30位（予選） | 4m25 |  |
| 2013 | アジア選手権 |  インドプネー | 1位 | 4m54 |  |
| 2013 | 世界選手権 |  ロシアモスクワ | 11位 | 4m45 |  |
| 2014 | アジア競技大会 |  韓国仁川 | 1位 | 4m35 |  |
| 2015 | アジア選手権 |  中国武漢 | 1位 | 4m66 |  |
| 2015 | ユニバーシアード |  韓国光州 | 1位 | 4m45 |  |
| 2015 | 世界選手権 |  中国 北京 | 9位 | 4m60 |  |
| 2016 | アジア室内選手権 |  カタールドーハ | 1位 | 4m70 |  |
| 2017 | アジア選手権 |  インドブバネーシュワル | 2位 | 4m20 |  |
| 2018 | アジア競技大会 |  インドネシアジャカルタ | 1位 | 4m60 |  |
| 2019 | アジア選手権 |  カタールドーハ | 1位 | 4m61 |  |
| 2019 | 世界選手権 |  カタールドーハ | 13位 | 4m50 |  |
| 2021 | オリンピック |  日本東京 |  | 記録なし |  |
| 2022 | 世界選手権 |  アメリカ合衆国ユージーン | 6位 | 4m60 |  |
| 2023 | アジア選手権 |  タイバンコク | 1位 | 4m66 |  |
| 2023 | 世界選手権 |  ハンガリーブダペスト | 13位 | 4m60 |  |
| 2023 | アジア競技大会 |  中国杭州 | 1位 | 4m63 |  |
| 2024 | アジア室内選手権 |  イランテヘラン | 1位 | 4m51 |  |
| 2024 | 世界室内選手権 |  イギリスグラスゴー | 11位 | 4m40 |  |
個人記録

| 種目 | 記録 | 開催地 | 開催日 |
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| 棒高跳（屋外） | 4m66（アジア記録） |  中国武漢 | 2015年6月6日 |
| 棒高跳（室内） | 4m70（アジア記録） |  カタールドーハ | 2016年2月19日 |
散乱円盤天体

太陽系外縁天体の軌道要素と大きさをプロットしたもの。赤が散乱円盤天体。
散乱円盤天体（さんらんえんばんてんたい、英: scattered disk object、SDO）は、太陽系の遠方領域にまばらな円盤状に分布する氷主体の太陽系小天体の一種であり、太陽系外縁天体の一角をなす。これらの天体が構成する星周円盤は散乱円盤 (英: scattered disk) と呼ばれる。散乱円盤天体の軌道離心率は最大で 0.8 程度、軌道傾斜角は最大で 40° であり、近日点は 30 au (4.5×109 km) よりも遠い。散乱円盤天体が持つ極端な軌道は巨大惑星による重力散乱の結果であると考えられ、これらの天体は海王星からの摂動の影響にさらされ続けている。
| 太陽系外縁天体 |
| --- | --- |
エッジワース・カイパーベルト （海王星との 軌道共鳴）: (3:4)
エッジワース・カイパーベルト （海王星との 軌道共鳴）: 冥王星族 (2:3)
エッジワース・カイパーベルト （海王星との 軌道共鳴）: (3:5)
エッジワース・カイパーベルト （海王星との 軌道共鳴）: キュビワノ族 ( - )
エッジワース・カイパーベルト （海王星との 軌道共鳴）: (1:2)
散乱円盤天体
オールトの雲
類似天体: ケンタウルス族
類似天体: 海王星のトロヤ群
類似天体: 彗星（遷移天体）
関連項目: 準惑星（冥王星型天体）
関連項目: 太陽系小天体
■Portal ■Project ■Template
最も近い散乱円盤天体は太陽から 30-35 au の距離にまで接近するが、これらの天体の軌道は 100 au を超える領域にまで到達する。そのため散乱円盤天体は太陽系の中でも極めて低温で遠方の天体である。散乱円盤の最も内側部分はエッジワース・カイパーベルトと呼ばれるトーラス状の天体の分布と重複しているが、外側部分は太陽から遥かに離れた位置にまで広がっており、カイパーベルト天体と比べて黄道面よりもずっと離れる軌道を持つ。
散乱円盤天体の軌道は不安定であるため、現在では天文学者は散乱円盤の領域が太陽系内の大部分の周期彗星の起源であると考えている。また木星と海王星の間に存在する氷天体の集団であるケンタウルス族天体は、散乱円盤から内太陽系へと軌道が遷移している最中の中間的な段階であると考えられている。最終的には、巨大惑星からの摂動によってこれらの天体は太陽に近い領域に送られ、周期彗星となる。存在が提唱されているオールトの雲の多くの天体も、散乱円盤に起源を持つと考えられている。分離天体と呼ばれるグループの分布は散乱円盤天体とは明確には分かれておらず、セドナなどいくつかの天体は散乱円盤天体に含まれるとみなす場合もある。
発見

→「エッジワース・カイパーベルト § 歴史」も参照
天文学の分野では従来、太陽系内の天体を検出するためにブリンクコンパレーター（英語版）のような装置が使われていた。これは、2回の露光の間にこれらの天体の天球上での位置が移動するためである。天体を検出するためには写真乾板やフィルムの露光や現像などの時間を要する作業が必要であり、人々は存在が予想される天体をブリンクコンパレーターを用いて手動で検出していた。1980年代になると、望遠鏡にCCDを搭載したカメラを用いることで、電子画像を直接生成し、デジタル化してデジタル画像に変換することが可能となった。写真フィルムが入射光のうち 10% を捉えることが出来るのに対し、CCDはおよそ 90% とより多くの光を捉えることができ、また画像の比較は調整可能なコンピュータの画面上で行えるようになった。そのためサーベイの処理能力を向上させることが可能となった。その結果として新たな天体の発見が続出し、1992年から2006年の間に1000個を超える太陽系外縁天体が検出された。
散乱円盤天体であると初めて認識された天体は (15874) 1996 TL66 であり、ハワイのマウナ・ケアを拠点とする天文学者によって1996年に発見された。同じサーベイによって1999年には (181867) 1999 CV118、1999 CY118 と 1999 CF119 の3つの天体が同定された。現在散乱円盤天体に分類されている中で最初に発見された天体は、1995年にスペースウォッチによって発見された (48639) 1995 TL8（英語版） である。
2020年の時点で、700個近くの散乱円盤天体が発見されている。この中には、Gǃkúnǁʼhòmdímà や 2002 TC302、エリス、セドナ、(474640) 2004 VN112（英語版） がある。カイパーベルト天体と散乱円盤天体の数はおおむね等しいと考えられているが、散乱円盤天体の方がずっと遠方に存在するため観測バイアスがあり、観測されている散乱円盤天体の数は遥かに少ない。
海王星以遠の空間の下位区分

→詳細は「太陽系外縁天体」を参照
既知の太陽系外縁天体はしばしば、エッジワース・カイパーベルト天体と散乱円盤天体の2つの下位分類に分割される。太陽系外縁天体の第三のグループとしてはオールトの雲の存在が提唱されているが、これは観測では直接確認されていない。何人かの研究者は散乱円盤と内オールトの雲の間にさらなる過渡的な空間が存在することを提唱しており、この領域には分離天体と呼ばれる天体が存在する。
海王星以遠の空間の下位区分 > 散乱円盤とカイパーベルト

→「エッジワース・カイパーベルト」および「エッジワース・カイパーベルト天体」も参照
エッジワース・カイパーベルトは比較的厚いトーラス状 (あるいはドーナツ状) の分布をしており、30 au から 50 au まで広がっている。エッジワース・カイパーベルト天体は、海王星の影響を受けていない軌道にある古典的カイパーベルト天体 (キュビワノ族) と、海王星との何らかの軌道共鳴を起こしている共鳴外縁天体の2種類に大別される。共鳴外縁天体は例えば、海王星が3回公転する間に天体が2回公転する 2:3 共鳴や、海王星が2回公転する間に天体が1回公転する 1:2 共鳴といった軌道共鳴を起こしている。これらの共鳴のため、共鳴外縁天体は海王星に重力的に散乱させられるほど接近することはなく、太陽系の年齢の間に海王星の重力的な影響によって排除されることなく存在し続けることが出来る。2:3 共鳴を起こしている天体の中で最も大きいものが冥王星であるため、これらは冥王星族として知られている。また 1:2 共鳴を起こしているものはトゥーティノ族として知られている。
カイパーベルトとは対照的に、散乱円盤にある天体は海王星によって軌道を乱されうる。散乱円盤天体はその近日点 (~30 au) に接近した際には海王星の重力の影響を受ける範囲に入るが、遠日点付近ではそれよりも何倍も遠ざかる。ある研究では、木星と海王星の軌道の間にある氷主体の小天体であるケンタウルス族は、海王星によって太陽系の内側へ散乱された天体であることが示唆されており、海王星以遠の散乱天体と対比して海王星以内天体 (cis-Neptunian object) と呼ばれている。(29981) 1999 TD10 のようないくつかの天体はこの区別が曖昧であり、全ての太陽系外縁天体を公式に分類している小惑星センターは、ケンタウルス族と散乱円盤天体を一緒にまとめている。
小惑星センターはカイパーベルト天体と散乱円盤天体を明確に区別しており、安定な軌道にあるものをカイパーベルト天体、散乱された軌道にあるものを散乱円盤天体およびケンタウルス族としている。しかしカイパーベルトと散乱円盤の違いは明瞭なものではなく、多くの天文学者は散乱円盤は分離したグループではなくカイパーベルトの外部領域であると見ている。散乱円盤天体に対しては、「散乱カイパーベルト天体」(英: scattered Kuiper-belt object, SKBO) という別の用語も用いられる場合がある。
天文学者の Morbidelli とマイケル・ブラウンはカイパーベルト天体と散乱円盤天体の違いについて、後者は海王星との近接および遠隔遭遇によって軌道長半径が移動させられたものであるが、前者はそのような近接遭遇を経験していないものであるという区分を提案した。この描写は彼ら自身が注記している通り、太陽系の年齢の期間にわたっては適切なものではない。これは、軌道共鳴に捕獲された天体は何度も散乱された状態から散乱されていない状態を相互に移行しうるからである。つまり、太陽系外縁天体は時間とともにカイパーベルトと散乱円盤の間を行き来しうる。そのため彼らは天体を定義する代わりに領域をもって定義することを選択し、海王星のヒル球の範囲内で遭遇した天体が留まることの出来る軌道空間の領域を散乱円盤と定義した。そしてカイパーベルト天体は軌道長半径が 30 au 以上の天体が存在する領域と定義した。