Please use this identifier to cite or link to this item:
https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/85304
Or use following links to share this resource in social networks:
Tweet
Recommend this item
Title | Topological 3D Model of the Functioning of a Dynamic System – Cognitive Estimation of Complexity |
Other Titles |
Топологічна 3D модель функціонування динамічної системи – когнітивне оцінювання складності |
Authors |
Mygal, V.P.
Mygal, G.V. |
ORCID | |
Keywords |
динамічна складність фрактальні сигнали прихована структура топологічні моделі просторово-часові сигнатури dynamic complexity fractal signals hidden structure topological models spatio-temporal signatures |
Type | Article |
Date of Issue | 2021 |
URI | https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/85304 |
Publisher | Sumy State University |
License | In Copyright |
Citation | V.P. Mygal, G.V. Mygal, J. Nano- Electron. Phys. 13 No 4, 04023 (2010). DOI: https://doi.org/10.21272/jnep.13(4).04023 |
Abstract |
Стаття присвячена складності моделювання функціонування динамічних систем різної природи
(сенсори, детектори, інтелектуальні матеріали та інші джерела інформації). Дія факторів стресу навколишнього середовища або діяльності збільшує статичну складність джерел інформації, що призводить до динамічної складності. Інформація про це міститься в структурі індукованих взаємозв'язків,
прихована складність яких обмежує можливості прогнозування функціонування динамічної системи
в реальному часі. Мета роботи – когнітивна візуалізація функціонування різних джерел інформації.
Морфологічно різні динамічні системи функціонально підкоряються одним і тим же екстремальним
принципам фізики, а досліджуються динамічними і статистичними методами. Їх взаємодоповнюваність дозволила уніфікувати реконструкцію тривимірної топологічної моделі функціонування джерела інформації за вимірюваним фрактальним сигналом. Встановлено, що прихована структура сигналу визначається просторовими неоднорідностями, які породжують неоднорідності в часі джерела інформації і середовища передачі. Фактори стресу збільшують складність просторово-часових сигнатур,
що дозволяє оцінити складність їх конфігурацій по збільшенню кількості складових і охопленій площі. Тому структура фрактального сигналу може бути проаналізована в реальному часі з використанням взаємодоповнюючих імовірнісних та детермінованих методів. Створення атласу сигнатур фрактальних сигналів спрощує ідентифікацію та класифікацію джерел інформації різної природи. Його
використання зменшить когнітивні проблеми, які пов'язані зі складністю та розширить набір інструментів прогнозної аналітики. Візуалізація прихованих просторово-часових особливостей електрофізіологічних сигналів демонструє переваги і обгрунтованість когнітивної візуалізації функціонування
різних підсистем організму людини. The article is devoted to the complexity of modeling the functioning of dynamic systems of various nature (sensors, detectors, intelligent materials, and other sources of information). Environmental or activity stressors increase the static complexity of information sources, resulting in dynamic complexity. Information about this is contained in the structure of induced relations, the latent complexity of which limits the ability to predict the functioning of a dynamic system in real time. The purpose of the work is cognitive visualization of the functioning of various sources of information. Morphologically different dynamical systems functionally obey the same extreme principles of physics and are studied by dynamic and statistically methods. Their complementarity made it possible to unify the reconstruction of a three-dimensional (3D) topological model of the functioning of an information source from the measured fractal signal. It was found that the latent structure of the signal is determined by spatial inhomogeneities, which generate temporary inhomogeneities in the information source and transmission environment. Stress factors increase the complexity of spatio-temporal signatures, which makes it possible to estimate the complexity of their configurations by increasing the number of components and the area covered. Therefore, the structure of a fractal signal can be analyzed in real time using additional probabilistic and deterministic methods. The creation of an atlas of fractal signal signatures simplifies the identification and classification of information sources of various nature. Its use will reduce cognitive problems associated with complexity and expand the set of predictive analytics tools. Visualization of latent spatio-temporal features of electrophysiological signals demonstrates the advantages and validity of cognitive visualization of the functioning of different subsystems of the human body. |
Appears in Collections: |
Журнал нано- та електронної фізики (Journal of nano- and electronic physics) |
Views
Australia
581
China
1
Iran
1
Ireland
76144
Japan
1
Lithuania
1
Netherlands
1
Romania
1
Singapore
1
South Korea
1
Uganda
1
Ukraine
1552196
United Kingdom
491817
United States
15183575
Unknown Country
1552191
Downloads
Brazil
1
Canada
1
China
1
France
1
Germany
267098
Ireland
28869
Lithuania
1
Singapore
18856516
South Korea
1
Switzerland
1
Ukraine
1552197
United Kingdom
1
United States
18856517
Unknown Country
1
Files
File | Size | Format | Downloads |
---|---|---|---|
Mygal_jnep_4_2021.pdf | 493.62 kB | Adobe PDF | 39561206 |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.