Проводится аналогия между сеточными методами решения разностных уравнений, интенсивно развиваемыми в настояший период, и сеточными методами поиска приближенного решения многокритериальной многопараметрической задачи оптимизации по критерию неполного среднего

Проведено математическое моделирование стохастического переключения ячеек диссипативпой структуры. Изменение ориентации в ячейках структуры происходят случайным образом в зависимости от предыстории на каждом шаге и управления уровнем фильтрации разрастания области переключения. Обнаружено подчинение кинетики переключения степенным зависимостям, что позволяет предполагать возможность самоорганизации диссипативной структуры в критическое состояние в процессе переключения, то есть эволюцию диссипативной структуры. Такое свойство является существенным в моделировании винеровского процесса.

Рассматриваются фундаментальные проблемы управления, под которыми понимаются проблемы, сводимые к NP-полным (NP-трудным)задачам. Показано, что такие проблемы могут быть решены с полиномиальной временной сложностью с помощью новых математических моделей вычислений, называемых гипермашинами (вычисления с помощью гипермашин называют гипервычислениями). Приведено описание двух таких моделей вычислений: классический идеальный генератор тестов (ИГТ) и квантовый идеальный генератор тестов. Излагаются параллельно-последовательные D-алгоритмы, решающие одну из NP-полных задач (SAT-проблему) и "заточенные" под архитектуру ИГТ, а также квантовые D-алгоритмы, решающие ту же проблему и "заточенные" под архитектуру квантового идеального генератора тестов. Проведено сравнение возможностей классического и квантового идеального генератора тестов, а также сравнение параллельно-последовательных и квантовых D-алгоритмов.