
The basic principles of the formation of system hierarchies and complex systems with a hierarchical network structure are analyzed. The flow adjacency matrix for a complex hierarchical network system is determined, which allows us to investigate the functional features of the system, linking them with the components of the structure. The notion of the flow core is introduced, which allows us to construct simplified models of a system of a smaller dimension with simultaneous monitoring of the quantitative measure of maintaining their adequacy. The principles of formation of information and evaluation models of complex hierarchical network systems with consideration of the priority of their components and the level of fullness of data are proposed. The main advantage of the evaluation models is the smaller amounts of information that are much easier to analyze and allow us to timely locate the most threatening components of the system. For the study of heterogeneous inter-system interactions, the notions of association, conglomerate and system environment are introduced, which allow us to analyze the nature and effects of inter-system influences of different types.
Проанализированы основные принципы формирования системных иерархий и сложных систем с иерархически-сетевой структурой. Определена потоковая матрица смежности сложной иерархически-сетевой системы, позволяющая исследовать функциональные особенности системы, связывая их с составляющими структуры. Введено понятие потоковой сердцевины, дающее возможность строить упрощенные модели системы меньшей размерности, одновременно отслеживая количественную меру сохранения ее адекватности. Предложены принципы формирования информационных моделей и моделей оценивания сложных иерархически-сетевых систем с учетом приоритетности их составляющих и уровня наполненности данными. Основным преимуществом моделей оценивания являются на порядки меньшие объемы информации, которые существенно легче поддаются анализу и позволяют оперативно локализировать наиболее рискованные составляющие системы. Для исследования разнородных межсистемных взаимодействий введены понятия ассоциации, конгломерата и системной среды, позволяющие анализировать характер и последствия межсистемных воздействий различных типов.
Проаналізовано основні принципи формування системних ієрархій та складних систем з ієрархічно-мережевою структурою. Визначено потокову матрицю суміжності складної ієрархічно-мережевої системи, яка дозволяє до-сліджувати функціональні особливості системи, пов’язуючи їх зі складовими структури. Уведено поняття потокової серцевини, яка дає можливість будувати спрощені моделі системи меншої розмірності, одночасно відстежуючи кількісну міру збереження її адекватності. Запропоновано принципи формування інформаційних моделей та моделей оцінювання складних ієрархічно-мережевих систем з урахуванням пріоритетності їх складових та рівня наповненості даними. Основною перевагою моделей оцінювання є на порядки менші обсяги інформації, які значно легше піддаються аналізу та дозволяють оперативно локалізувати найбільш ризиковані складові системи. Для дослідження різнорідних міжсистемних взаємодій уведено поняття асоціації, конгломерату і системного середовища, які дають змогу аналізувати характер та наслідки міжсистемних впливів різних типів.
сложная сеть; сетевая система; поток; иерархия; модель; оценивание; ассоциация; конгломерат; системная среда, складна мережа; мережева система; потік; ієрархія; модель; оцінювання; асоціація; конгломерат; системне середовище, complex network; network system; flow; hierarchy; model; evaluation; association; conglomerate; system environment
сложная сеть; сетевая система; поток; иерархия; модель; оценивание; ассоциация; конгломерат; системная среда, складна мережа; мережева система; потік; ієрархія; модель; оцінювання; асоціація; конгломерат; системне середовище, complex network; network system; flow; hierarchy; model; evaluation; association; conglomerate; system environment
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 3 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
