Рассматривается методика приближенного прогнозирования времени выполнения комплексов взаимосвязанных работ в многопроцессорных вычислительных системах в условиях, когда каждая работа имеет случайное время выполнения, распределенное по закону Эрланга. Это распределение используется в качестве инструмента моделирования нормального распределения. Порядок и параметр аппроксимирующего эрланговского распределения выбирается по параметрам нормального распределения.

В работе предлагается описание параллельного алгоритма поиска остовного дерева минимального веса на предфрактальном графе – масштабно-инвариантом графе большой размерности.

Рассматривается дифференциальное стохастическое уравнение Ито, решение которого выражается через стохастическую экспоненту, представленную в виде ряда по многочленам Эрмита и кратным стохастическим интегралам. Приводятся рекуррентные соотношения для кратных стохастических интегралов.

Рассмотрена проблема функциональной адаптации систем автоматизированного проектирования. Предложено помимо известных методов использование универсального языкового средства, реализующего протоязык, посредством которого определяется множество проблемных языков и задается их семантика. Протоязык предназначен для описания того общего, что присуще всем проблемным языкам, и реализует аксиому, необходимую для объявления базовых семантических категорий при индуктивном определении семантики проблемных языков.