Поставлено та розв'язано задачу побудови методології перетворення неявної форми моделі, що підвищує ефективність заміни складних нелінійних форм математичних моделей зведенням їх до рекурентної послідовності у вигляді аналітичних виразів, які допускають швидкі експрес обчислення. Запропоновано нові явні форми моделей, що надають можливість застосовувати рекурентні послідовності для представлення розв'язку задачі та формування виразу оцінки похибки та іншої додаткової інформації. У зв'язку з тим, що утворювальними для багатьох ознак є роз'язок та оцінка похибки, аналітичність виразів відкриває нові властивості та можливості. Базуючись на таких факторах як достовірність, точність, глибина, суттєвість і повнота, адекватність моделі представлено єдиним аналітичним виразом, що надасть можливість у подальшому спрощувати процес порівняння, за рахунок застосування кількісних методів. Представлення перетворень, відповідно до яких встановлено зв'язок між похибкою двох послідовних наближеннь і залежністю від номеру наближення, зумовлено необхідністю аналізу динаміки збіжності за номером наближення. Другим не менш важливим варіантом, що може характеризувати динаміку збіжності, є зв'язок похибки першого наближення та довільного. На підставі загального розвинення неявної форми моделі та теореми про середнє встановлено зв'язок між двома послідоними похибками або нормами. Продемонстровано, що якщо похибка або норма похибки є заданою, то оцінки першої та другої похідних надають можливість визначати граничний номер ітерації, починаючи з якої похибка є меншою за задану. Наведено приклад виводу оцінки для загальної моделі величини максимально можливої похибки, граничного номеру ітерації, починаючи з якої похибка набуває значення менше за задане. Виведено також комплексну аналітичну оцінку адекватності за єдиним виразом. Представлення інформаційних ознак у кількісній формі обумовлено новими можливостями, що буде утворено за рахунок отриманих інструментів для кількісного аналізу. Проведено числове моделювання та досліджено характер динаміки нових інформаційних показників та ознак. Наведеноі дані для 9 ітерацій демонструють ефективність і повноту інформації для швидкого аналізу та висновку. На підставі динаміки кількісних ознак відносної похибки та нових, що пропонуються за результатами імплементації методології перетворення моделі, показано, що відкриваються можливості швидкого аналізу і висновку. Продемонстровано, що введені ознаки розширюють інформаційність реалізації методології для подальшого представлення нелінійної моделі у вигляді рекурентної послідовності.

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"