სხვადასხვა სახის რთულ ქსელურ სისტემას – ისეთს, როგორიცაა ინტერნეტი ან ადამიანის თავის ტვინი – აქვს საერთო საბაზო სტრუქტურა.
მეცნიერებმა სხვადასხვა ბიოლოგიური, ტექნოლოგიური, სოციალური ქსელის შესწავლის შედეგად აღმოაჩინეს, რომ ყველა ეს ქსელი განვითარდა ზრდის ძირითადი მექანიზმების შესაბამისად. მიღებული შედეგი შეიძლება განსაკუთრებით სასარგებლო აღმოჩნდეს დაავადების, ჭორის ან აქტუალური ინფორმაციის გავრცელების პროცესის არსის გასაგებად.
მეცნიერებმა სხვადასხვა ბიოლოგიური, ტექნოლოგიური, სოციალური ქსელის შესწავლის შედეგად აღმოაჩინეს, რომ ყველა ეს ქსელი განვითარდა ზრდის ძირითადი მექანიზმების შესაბამისად. მიღებული შედეგი შეიძლება განსაკუთრებით სასარგებლო აღმოჩნდეს დაავადების, ჭორის ან აქტუალური ინფორმაციის გავრცელების პროცესის არსის გასაგებად.
გარდა ამისა, ამ აღმოჩენის გამოყენება შეიძლება რთული სისტემების სამართავად, რომელთა მუშაობაზე ზემოქმედება რთულია.
ქსელის ზოგადი სტრუქტურის გამოსავლენად მეცნიერებმა გამოიყენეს მათ მიერ შემუშავებული ორიგინალური მეთოდიკა. ისინი განსაზღვრავდნენ, თუ რომელი ქსელური ელემენტი არის მნიშვნელოვანი თითოეული კვანძის კუთხით. სწორედ ასეთი, თითოეული კვანძისათვის მნიშვნელოვანი, ელემენტებით ყალიბდება ქსელის „ჩონჩხი". ასეთი „ჩონჩხი" სრულიად განსხვავებულ ქსელურ სისტემებს აქვს.
აღნიშნული მეთოდიკის შემუშავების წყალობით მოხერხდა ქსელთა ანალიზის სხვა ხერხებისათვის დამახასიათებელი უამრავი ნაკლის აღმოფხვრა. საქმე ისაა, რომ ყველა ეს ხერხი დამოკიდებული იყო თითოეული კონკრეტული ქსელის პარამეტრებზე. ახალი მეთოდიკა კი უნივერსალურია და კარგი ინსტრუმენტია სრულიად განსხვავებული ქსელური სისტემების შესასწავლად.
ქსელის ზოგადი სტრუქტურის გამოსავლენად მეცნიერებმა გამოიყენეს მათ მიერ შემუშავებული ორიგინალური მეთოდიკა. ისინი განსაზღვრავდნენ, თუ რომელი ქსელური ელემენტი არის მნიშვნელოვანი თითოეული კვანძის კუთხით. სწორედ ასეთი, თითოეული კვანძისათვის მნიშვნელოვანი, ელემენტებით ყალიბდება ქსელის „ჩონჩხი". ასეთი „ჩონჩხი" სრულიად განსხვავებულ ქსელურ სისტემებს აქვს.
აღნიშნული მეთოდიკის შემუშავების წყალობით მოხერხდა ქსელთა ანალიზის სხვა ხერხებისათვის დამახასიათებელი უამრავი ნაკლის აღმოფხვრა. საქმე ისაა, რომ ყველა ეს ხერხი დამოკიდებული იყო თითოეული კონკრეტული ქსელის პარამეტრებზე. ახალი მეთოდიკა კი უნივერსალურია და კარგი ინსტრუმენტია სრულიად განსხვავებული ქსელური სისტემების შესასწავლად.
Комментариев нет:
Отправить комментарий