Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://elibrary.kdpu.edu.ua/xmlui/handle/0564/1208
Повний запис метаданих
Поле DCЗначенняМова
dc.contributor.authorСоловйов, Володимир Миколайович-
dc.contributor.authorЧабаненко, Д. М.-
dc.date.accessioned2017-08-01T21:06:08Z-
dc.date.available2017-08-01T21:06:08Z-
dc.date.issued2016-
dc.identifier.citationСоловйов В. М. Мережнi мiри складностi у передбаченнi кризових явищ / В. М. Соловйов, Д. М. Чабаненко // Системний аналiз та iнформацiйнi технологiї : матерiали 18-ї Мiжнародної науково-технiчної конференцiї SAIT 2016 (м. Київ, 30 травня – 2 червня 2016 р.). – Київ, 2016. – С. 162-163.uk
dc.identifier.urihttp://elibrary.kdpu.edu.ua/handle/0564/1208-
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.31812/0564/1208-
dc.description1. Halvin S., Cohen R. Complex networks. Structure, robustness and function / Halvin S., Cohen R. // Cambridge University Press, 2010. – 238 p. 2. Соловйов В.М., Чабаненко Д.М. Методи кiлькiсної оцiнки складностi. Системний аналiз таiнформацiйнi технологiї: матерiали 15-ї Мiжнародної науково-технiчної конференцiї SAIT 2013, Київ, 27-31 травня 2013 р. / ННК “IПСА” НТУУ “КПI”. – К.: ННК “IПСА” НТУУ “КПI”, 2013. – С.192-193. 3. Цветкович Д. Спектры графов. Теория и применение / Цветкович Д., Дуб М., Захс Х. - К.: Наукова думка, 1984. – 384 с. 4. 4. Donner R.V. Recurrence-based time series analysis by means of complex network methods / R.V. Donner, M. Small, J.F. Donges, N. Marwan et.al. // [Електронний ресурс] – Режим доступу: arXiv:1010.6032v1 [nlin.CD] 25 Oct 2010. 5. Lacasa L. From time series to complex networks: The visibility graph / L. Lacasa, B. Luque, F. Ballesteros et.al. // PNAS. – 2008. – V. 105, No 13. – P. 4972-4975. 6. Лук’янчук О.С. Фолксономiя соцiально-економiчних об’єктiв в складних мережах засобами CorrRank / О.С. Лук’янчук, В.М. Соловйов //Моделювання та iнформацiйнi технологiї в економiцi: монографiя / За заг. ред. Соловйова В.М. – Черкаси: Брама-Україна, 2014. – с. 140-151.-
dc.description.abstractУ роботi обговорюються основнi методологiчнi i методичнi особливостi нового мережного пiдходу до побудови iндикаторiв кризових явищ. На сучасному етапi розвитку складних систем домiнує так звана мережна парадигма складностi, в основу якої покладена ключова iдея щодо можливостi представлення будь-якої складної системи у виглядi мережi (i вiдповiдного їй графа). Подальший аналiз змiни з часом вiконних мережних мiр складностi – графодинамiка – дає можливiсть встановити унiверсальнi топологiчнi i спектральнi властивостi складних систем в рiзнi перiоди функцiонування, зокрема, i в перiоди криз на фiнансових ринках.uk
dc.language.isoukuk
dc.publisherННК “IПСА” НТУУ “КПI”uk
dc.subjectмережнi мiри складностiuk
dc.subjectскладні системиuk
dc.subjectмоделюванняuk
dc.subjectграфодинамiкаuk
dc.titleМережнi мiри складностi у передбаченнi кризових явищuk
dc.typeArticleuk
Розташовується у зібраннях:Кафедра інформатики та прикладної математики

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
Соловйов_Чабаненко.pdfТези1.67 MBAdobe PDFПереглянути/Відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.