Архітектури та методи кубітного логічного моделювання кіберсоціальних процесів Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

УДК 658:512.011:681.326:519.713 АРХ1ТЕКТУРИ ТА МЕТОДИ КУБ1ТНОГО ЛОГ1ЧНОГО МОДЕЛЮВАННЯ К1БЕРСОЦ1АЛЬНИХ ПРОЦЕС1В

СОКЛАКОВА Т.1., АБДУЛЛАСВ В.Г., ХАХАНОВ В.1._

Пропонуються модел^ структури даних, архггектури та методи логiчного аналiзу соцiальних процесiв, по-в'язаних з шдвищенням якостi життя, збереженням екологп планети i усуненням соцiальних колiзiй. Вво-дяться кубiтнi структури даних, як описують багато-значнi змшш, необхiднi для створення еталонних зразюв логiчних архiтектур, якi задають поведшку громадян i соцiальних груп. Пропонуеться квантовий метод кубiтного моделювання шформацшних потокiв для пошуку деструктивних процешв i явищ в соцiаль-них мережах за ключовими словами i фразами. Розглядаються архiтектури кiберфiзичного сощально-го комп'ютингу на основi монторiнгу контенту в сощальних мережах, моделювання даних на еталонних лопчних схемах деструктивно! поведшки людини з метою запоб^ання соцiальних колiзiй за рахунок актюаторного управлiння поведiнкою громадян. Ар-хгтектури, методи i засоби кубiтного цифрового моделювання протестовав на реальних прикладах аналiзу контенту, взятого з сощальних мереж. Показан мож-ливi напрямки розвитку отриманих результатiв, пов'я-заних зi створенням кiбермедичного, юберюридично-го, кiбертранспортного комп'ютингу. 1. Вступ

Cyber social computing is the right decision making based on humanity history experience and nature laws. Фiзичний свгт з розвитком юберпростору перетворюеться з пануючого в шдлеглий. Всi фiзичнi процеси i явища сьогоднi мають власнi цифровi образи, якi поступово трансформуються в прообрази, а реальний свiт стае все бшьш залежним вiд вiртуального. Хто пануе в кiберпросторi, той править i фiзичним свiтом. Кiберфiзичний свiт позитивно з'еднуе всiх жителiв планети один з одним без посередниюв, завдяки соцiальним мережам, хмарним сервюам i Edge Computing. Однак комп'ютинговi технологii роблять кiберфiзичний свгт уразливим з боку техшчно i технологiчно освiчених громадян, у яких виникае намiр здiйснити протиправну дда. Позитивне в цьому випадку використання соцiальних мереж для вичерпного мошторингу деструктивних намiрiв i дiй громадян, як залишають кiбервiдбитки у вiртуальному свiтi, що допомагають вирiшити задачу щентифшаци кiберобразу протиправного процесу або явища за прийнятний час. Для цього необхщно створювати online cyber social computing з метою мошторингу та управлшня намiрами громадян, а також профшактики i запобiгання деструктивних дiй по вщношенню до людей i/або екосистеми

планети. При цьому орiентацiя на використання активного (квантового) сощального online комп'ютингу мае за мету: 1) Створення паралельних квантових алгоритмiв для метричного аналiзу кубiтних структур великих даних в процес монiторингу юбервщбитюв деструктивних намiрiв або дiй громадян. 2) Актюаторне управлшня громадянами для профшактики i запоб^ання протизаконних акцш. 3) Запобiгання терористичним актам, вбивствам, сущидам на основi монiторингу та актюаторних впливiв, включаючи залучення правоохоронних органiв i спецслужб. 4) Запоб^ання варварським актам забруднення планети i локальних територiй на основi мошторингу потенцшно нечесних громадян i оргашзацш. 5) Запобiгання несанкцiонованим мiтингам, сощальним заворушенням, незаконним захопленням влади, революцiям на основi монiторингу радикально налаштованих громадян i угруповань. 6) Фор-мування сощального iмунiтету у виглядi кiберфiзичного морального соцiального комп'ютингу метричного вичерпного мониторингу всiх процеав i явищ для цифрового human-free управлшня громадянами на основi моделювання i передбачення наслiдкiв вiд прийняття рiшень. При цьому соцiальнi вiруси: корупцiя, злодш-ство, тероризм, забруднення планети, народнi хвилювання, революцii, вшни. 7) Розгляд iнших видiв комп'ютингу для актюаторного виршення соцальних проблем. Юбермедичний комп'ютинг (КМК) - довiчний монiторинг душевного i фiзичного здоров'я кожно! людини з моменту ii народження з метою активного управлшня ii по-ведiнкою в формат 24/7 для запобiгання хворобам шляхом створення цифрового асистента, який допомагае приймати оптимальнi рiшення по стратеги i тактицi поведiнки для забезпечення високо! якостi життя. КМК е альтенативою до стратеги сучасно].' медицини, що полягае в л^-ванш хвороб, отриманих в результат неправильного вибору повсякденних i довготривалих рiшень, пов'язаних з незнанням функцюнальних особливостей свого органiзму та впливу на нього навколишньоi дшсностг Запобiгати хворобам шляхом моделювання можливих варiантiв по-ведiнки, а не передбачати !х (хвороби), забезпе-чувати яюсть життя, а не яюсть лiкування на ос-новi перманентного метричного мошторингу стану душ^ тша i навколишнього середовища з метою цифрового оптимального управлшня по-ведшкою людини. При цьому корекцiя природ-них помилок i отриманих травм е лише корисним доповненням до засобiв забезпечення якосп життя людини.

Бiблiотека IEEE Xplore практично не мае публкацш у напрямку Cyber Social Computing,

проте видавництво Springer мае 13358 книг. При цьому IEEE Social Computing мае 25342 роботи, а Springer представлений 41733 монографiями. Природно, що поеднання двох ринково-орiентованих наукових напрямюв може дати iстотний практичний результат для шдвищення якостi життя i збереження екологiï планети. 1снуе тiльки одна Springer-книга (Control of Cyber-Physical Systems), що побiчно зачiпае питання активного кiберфiзичного сощального комп'ютингу, пов'язаного з актюаторним управ-лiнням соцiальними процесами i явищами. Ринок поки по-старому використовуе «ддавсью настшш» системи вiдображення iнформацiï, при-значенi для очей людини, якш властивi функцiï прийняття помилкових актюаторних рiшень, що призводять до сощальних колiзiй, катастроф i воен. Позбавлення людини вщ непосильноï функцiï управлшня людством i передача ïï кiберфiзичному соцiальному комп'ютингу е най-головшшою органiзацiйною проблемою морального креативного свпу, вiд вирiшення якоï зале-жить iснування людства i планети. Людина не здатна керувати навпъ сама собою, забуваючи свiй юторичний досвiд, вона постiйно наступае на «грабли» помилок минулого. Тому громадя-нин, соцiальна група, держава i людство потре-бують створення масштабованого аватару у форматi Gartner-computing: «virtual assistent -digital twin - smart robot», який позбавить ïx вiд невiрниx рiшень, що призводять до небажаних наслiдкiв для душi i тiла кожного громадянина. У робот вирiшуються питання, пов'язанi зi ство-ренням елементiв кубiтноï теори i арxiтекгур кiберсоцiального комп'ютингу для метричного монiторингу активностi громадян i подальшого кубiтного моделювання великих даних на лопчних структурах з метою морального цифрового управлшня сощальними процесами, забез-печення якостi життя i збереження екологи пла-нети.

Визначення. Комп'ютинг - галузь знань, яка займаеться розвитком теори i практики надшно-го метричного управлшня вiргуальними, фiзич-ними i соцiальними процесами i явищами на ос-новi використання комп'ютерних дата-ценгрiв i мереж, великих даних i цифрового мониторингу кiберфiзичного простору за допомогою штелек-туальних пошуково-аналiтичниx сервiсiв, персо-нальних гаджетв i розумних датчикiв. Комп'ютинг (рис. 1) - процес мониторингу (5) i актюаци (6) метричних вщношень (2) в шфра-сгрукгурi управлiння (3) i виконання (4) для до-сягнення i вiзуалiзацiï (8) мети - продукцiï (1) при заданих ресурсах (7).

Рис. 1. Комп'ютинг Метричне визначення комп'ютингу за допомогою восьми взаемопов'язаних компонеилв надае теоретичну фундаментальну основу для формального i фактичного створення будь-якого процесу в заданш сферi людсько!' або природно! дiяльностi. Види комп'ютингу за введеною метрикою на окремих прикладах: космолопчний, людський, бiологiчний, флористичний фiзичний, вiртуальний, квантовий, соцiальний, державний, медичний, транспортний, шфраструктурний, на-уковий, освггнш, виробничий, спортивний, вiдпочинку, подорожей, розваг. Процес - взаемодiя системних компонеилв в часi i просторi для досягнення мети. Явище - компонент процесу, що сприймаеться рецепторами, почуттями або розумом. Процес - спостережувана взаемодiя механiзмiв управлiння та виконання у час i просторi на ос-новi монiторингу та актюаци метричних вщно-син для досягнення мети у виглядi продукци або сервiсiв при заданих ресурсах. Аксюми практично кориснi для розумiння i використання комп'ютингу: 1) Комп'ютинг е процес розвитку явищ. 2) Вс е комп'ютинг i нiчого крiм нього. 3) Найпростiшi два види комп'ютингу, доступш для розумiння i реалiзацil: read-write, speaking-listening. 4) Свгг в процесах е де-термiнованим i цшеспрямованим. 5) Первинними е процеси, а не явища. Питання первинностi курки чи яйця мае однозначну вщповщь: первинний процес або комп'ютинг взаемоди курки i яйця. 6) Будь-яке явище (курка, яйце) е продуктом комп'ютингу як процесу. 7) Хаос i ймовiрнiсть, як явище, е продукт нашого некомпетентного комп'ютингу (за Ейнштейном - ф^овий листок на голому тш нашого невiгластва). 8) Еволющя за Дарвiном е комп'ютинг природних явищ у час i просторi. 9) Первинними, за Кантором, е вщно-сини, якi породжують елементи. Елемеилв без вiдносин не юнуе. 10) Соцiальний комп'ютинг е процес розвитку суспшьних вiдносин в час i просторi для досягнення цшей, поставлених полiтичною елiтою.

Юберсоцгальний комп'ютинг (CSC) являе собою теорда i практику оцифрованих моральних, сощальних вщносин для точного управлiння вiртуальними, соцiальними процесами i явищами на основi !'х метричного онлайн-монiторингу з метою полшшення якостi життя людини i збереження екологii планети.

Юберсощальний процес (CSP) е взаeмодiя в про-CTopi i 4aci сощальних, фiзичних i вiртуальних компоненпв, орiенторованих на досягнення поставлено! мети.

Юберсощальна функщональтсть (CSF) являе собою структуру взаемопов'язаних лопч-них компоненпв (елеменпв), яка забезпечуе цифрову реалiзацiю еталонно! поведiнки об'екта на за-данш множинi багатозначних змiнних. Юберсощальна (багатозначна) змтна (CSpA) являе собою повну i впорядковану множину примiтивних значень, яка формуе одну з про-екцш поведiнки об'екта на векторi змшних, що формують процес або явище. Юберсощальний (логiчний) елемент (CSL) являе собою еталонну реалiзацiю багатозначно! змшнох в формi кубiтного вектора, заданого {1,0} координатами на впорядкованш множиш примiтив-них значень.

Значення (CSV) змшно! - унiкальна примiтивна властивiсть об'екта, що мае пустий перетин з ш-шими примiтивами, який в суперпозицп з ними становить ушверсум.

Таким чином, проглядаеться структурована iерархiя введених понять (рис. 2):

(CSC - CSP - CSF - CspA - CSL - CSV),

яка формуе можливi apxÏTeKTypHÎ ршення юбер-сощального комп'ютингу.

Рис. 2. Юберсощальний комп'ютинг, iерарxiя CSL-piBeHb арх^ектури характеризуеться синтезом лопчно'1' схеми, де кожен елемент мае одну багатозначну змшну, яка фактично представлена куб^ним вектором, де число одиничних значень може бути бшьше одинищ. Дана властивють кy6iта дае можливють створювати компактш структури даних для ïx паралельно'1' обробки. Для виконання методу квантового моделювання на кy6iтниx сруктурах даних нео6xiдно yнiтарно закодувати вхщш вер6альнi данi за допомогою таблиць iстинностi yнiверсyмiв примiтивiв, ям вiдповiдають кожнiй змiннiй.

Остання ототожнюеться з ключовим словом, яке найбшьш часто зус^чаеться у вxiдномy кон-тентi. На6iр таких keywords створюе непереачну множину змiнниx в сощальному процесi, де ïx значення представлен синонiмами ключових слiв, якi формують багатозначшсть змшно'1' як клас е^валентносп. Сyкyпнiсть останнix створюе проспр кi6ерсоцiального процесу, в якому визначаються еталонш, практично орiентованi, фyнкцiональностi юберсощального комп'ютингу у виглядi логiчниx куб^них схем для моделювання вхщних потокiв даних iз соцiальниx мереж або шших джерел.

Далi для спрощення i скорочення обсягу тексту вводиться абревiатyра «С-», що означае юбер-соцiальнiсть процесу або явища. Мета досл1дження - розробка структур кiберфiзичного сощального комп'ютингу, що використовуе кубпш лопчш моделi i методи аналiзy великих даних, отриманих шляхом метричного мошторингу активносп громадян, для морального цифрового управлшня сощальними процесами, забезпечення якост життя i збере-ження екологп планети.

Задачi дослiдження орiентованi на створення моделей, методiв i арxiтектyр юберсощального комп'ютингу, спрямованого на автоматичний синтез i аналiз кy6iтниx лопчних схем для моделювання, мошторингу i управлшня сощальними процесами i явищами, а саме: 1) Арх^ектура memory-driven кiберфiзичного комп'ютингу для синтезу та аналiзy лопчних секвенсорiв, що мо-делюють соцiальнi процеси i явища з метою мошторингу та управлшня. 2) Кубпно-векторш моделi опису багатозначних лопчних змшних для синтезу лопчних секвенсорiв, орiентованиx на аналiз кi6ерсоцiальниx процесiв. 3) Кy6iтний метод синтезу лопчних схем для моделювання юберсощальних процеав на основi уштарного кодування значень багатозначних змiнниx. 4) Кубпний метод аналiзy кi6ерсоцiальниx про-цесiв на основi використання еталонних лопчних елеменпв з yнiтарним кодуванням багатозначних змшних. 5) Куб^но-репстровий метод моделювання юберсощальних процесiв на основ1 логiчниx елементiв з векторною формою уштар-них кодiв багатозначних змшних. 6) Тестування i верифшащя куб^них моделей i методiв кiберфiзичного комп'ютингу на прикладах соцiальниx процеав, пов'язаних з наукою, освiтою i поведшкою громадян. 2. Тенденцп свгговоУ к1беркультури сощально-го комп'ютингу

Gartner тенденцп св^ово'1' кi6еркyльтyри [1-12] (рис. 3) формують технолопчну основу для створення глобального кiберфiзичного комп'ютингу в рамках технолопчного укладу Internet of Things.

При цьому квантовий ком'пютинг розглядаеться як енергозбер^аюче майбутне цифрового CBiTy, створюваного для пiдвищення якостi життя i збереження екологи планети. Зокрема, квантовий паралельний комп'ютинг i кубгтш структури даних дозволяють спростити алгоритми в област cyber social computing i шдвищити швидкодiю програмних продукпв на класичних комп'юте-рах.

Стратепчш тенденци в областi цифрових техно-логiй [1-5] протягом 2018 року приведуть до сут-тевих дизрапцш, що надасть новi можливостi розробникам корпоративно!' архтектури i кон-структивних iнновацiй для створення конкурент-них переваг при використаннi нових трендiв кiберкyльтyри (рис. 4): 1) Автономш фiзичнi i вiртyальнi iнтелектyальнi та координоваш речi. 2) Розширена (доповнена юберпростором) соцiальна аналiтика прав i можливостей грома-дянина для вироблення актюаторних впливiв. 3) AI-керованим проектування, розширений (до-повнений - augmented) i автоматичний розроб-ник. 4) Цифровi близнюки; цифровий образ ор-ганiзацiï або компани. 5) Спроможш, взаемодо-повнюючi один одного Edge Computing and Cloud Computing. Роль 5G у комушкащях мiж кшцевими пристроями. 6) Досвiд занурення у цифрову дшсшсть. Сприйняття змiн в цифровому свт. Virtual and Augmented Reality тдви-щують продуктившсть працi. Майбутне залежить вiд охоплюючого досвiдy сьогодення. 7) Викори-стання Blockchain в соцiальнiй схемi. 8) Smart Spaces. Розумш мiськi простори створення шляху. 1нтелектуальний прос^р створення карти, а не напряму. 9) Цифрова етика i конфщенцшшсть особистого життя. 10) Квантовi обчислення; квантова безпека; розвиток i становлення квантового комп'ютингу. Застереження - поважайте QC, працюйте з обережнiстю. В аналгтищ експертiв компанiï Гартнер ф^уру-ють 35 параметрiв, серед них майже половина -16 трецщв безпосередньо формуе сощальну спрямованiсть комп'ютингових технологiй. Цей факт свiдчить про змiнy напряму дослiджень вчених-комп'ютерникiв у бш iнженерного шдхо-ду до виршення соцiальних проблем, пов'язаних з моральним управлшням державами, сощаль-ними групами, кожною людиною, зокрема, з метою усунення сощальних пороюв, конфлшта, колiзiй, державних переворотiв, вшн i коорупцп. Очевидно, що людина недосконала навiть при yправлiннi власною поведiнкою. Практично будь-який керiвник е концентращю помилкових рiшень, що призводять до сощальних i глобаль-них катастроф. Людину легко перепрограмувати на негативний бш поведiнки (на ненависть, руй-нування, грабунки, корyпцiю, вбивства) за наяв-

ностi масових каналiв прямого доступу до мозку iндивiдyyма i вiдсyтностi фiльтрiв морального виховання, соцiальноï гiгiени 10 заповiдей Божих i прищепленого батьками iмyнiтетy проти чис-ленних соцiальних вiрyсiв зрiлоï (?) форми люд-ства. На жаль, Humanity, як i людина, мае влас-ний геном розвитку, який в даний час шформуе нас про можливе досягнення свого Евересту -тку досконалосп, коли подальший рух в будь-який бш призводить до загибелi людства. Питання полягае лише в тому, як продовжити фазу зршосп i старостi людства. З досвщу вщо-мо, що людина при щеальному yправлiннi самим собою живе 100 роюв, з яких вщраховуються роки, як розплата за помилки вибору в моло-достi. Людство, на щастя, не знае або не мае свого циклу в передютори, тому важко сказати, в якш фазi ми знаходимося, молодост - хочеться вiрити, чи старосту де в обох фазах сощальний iмyнiтет дае збоï. Вибiр ршення, виходячи з до-свiдy в ютори - головна перевага юберсощаль-ного комп'ютингу. Cyber social computing is the right decision making based on humanity history experience and nature laws.

Порiвняння технолопчних карт (2017 i 2018) вщ компанiï Гартнер [1, 2] дае можливють визначи-ти змiни, пов'язанi з появою нових дизрапцш, а також з вщходом з ринку тих трецщв, яю не вит-римали випробування часом. Використовуючи назви трендiв як ключовi слова, неважко створи-ти ушверсум примiтивiв i побудувати еталонний функщонал, щодо якого можна метрично вимiрювати кiберкyльтyрy процесiв i явищ, вче-ного, студента i викладача, а також технолопчну актyальнiсть навчальних плашв, освiтнiх стан-дартiв, ушверситета i держави в цiломy. При-родно, що iнтерес представляе i створення ана-логiчноï локально!' Гартнер-криво1' для освiтнiх дисциплiн yнiверситетy шляхом опитування сту-дентiв як експерта за курсами навчання. Дана тест-акщя дае можливiсть вiдстежyвати ставлен-ня одних i тих же студента до куршв i викла-дачiв у мiрy ix дорослiшання в рамках придбання теорiï i практики, а також робити миттевi зрiзи студентських оцiнок освiтнix дисциплiн на по-точний момент.

Функцгя мети Q визначаеться конволющею в мшмум (нуль) кiберфiзичного простору за метрикою Ni (i = 1, n): сощальних колiзiй, кон-флiктiв, протиправних та / або кримшальних дiй щодо громадян i еколог^, корупц^, державного перевороту, революцш, терористичних актiв i воен за рахунок часових T, апаратно-програмних W i матерiальниx витрат M, необxiдниx для ви-черпного мошторингу i цифрового yправлiння сощальними процесами i явищами. Це дае мож-ливють пiдвищити якiсть життя людини i зберег-

ти еколопю планети за рахунок отримання бага-торазово'1 економiчноï ефективностi E, пов'язано'1 з елiмiнацieю втрат вщ соцiальних i рукотворних екологiчних потрясшь:

Q = min | N ^ E = | i=1 i=1

Ni x Mi

N

(Ti x MT) + (Wi x mW)

Таким чином, швестищ!' часових i фiнансових pecypciB в юберсощальний комп'ютинг дають можливiсть людству полшшити якiсть життя i екологiю планети в глобальному масштаб^ за наявшстю мiнiмального piвня кiбеpкyльтypи у полггичних елiт деpжав.

Hype Cycle for Emerging Technologies, 2018

Smart Workspace Brain-Computer Interface -Autonomous Mobile Robots -Smart Robots Deep Neural Network ASICs Al PaaS Quantum Computing Volumetric Displays Self-Healing System Technology Conversational Al Platform Autonomous Driving Level

Blockchain for Data Security Neuromorphic Hardware

-Deep Neural Nets (Deep Learning) -Carbon Nanotube loT Platform

Knowledge Graphs

Trough of Disillusionment

Slope of Enlightenment

Plateau will be reached in: O less than 2 years O 2 to 5 years 0 5 to 10 years A more than 10 years

Plateau of Productivity

Рис. 3. Цикл компани Gartner для дизрапторних технологш, 2018

> CD E 1 Flying Autonomous Vehicles 1 Volumetric Displays 2 Brain-Computer Interface 1 Autonomous Driving Level 5 3 Autonomous Driving Level 4

i-

c о 4—• Œ 1 Smart Dust 1 4D Printing 1 Artificial General Intelligence 1 Human Augmentation 1 Biotech Cultured or Artificial Tissue

О CD Q. x -Ш 10 years

2 Smart Robots 2 Autonomous Mobile Robots 3 Connected Home 1 Edge Al 1 Self-Healing System Technology

1 Deep Reinforcement Learning 1 Neuromorphic Hardware 1 Knowledge Graphs 1 Digital Twin 1 Conversational Al Platform

2 Smart Workspace 3 Augmented Reality 1 Quantum Computing 1 Al PaaS 3 Blockchain

2 loT Platform 2 Carbon Nanotube 2 BioChips 2 Silicon Anode Batteries 3 Mixed Reality

- 5 years

1 5G 2 Deep Learning 3 DNN ASICs 2 Virtual Assistants 2 Social Computing

-^

Gartner's Cycle Phase:

1 - Innovation Trigger; 3 - Trough of Disillusionment;

2 - Peak of Inflated Expectations; 4 - Slope of Enlightenment.

Phc. 4. 2018 Gartner's Table for Emerging Technologies

3. Ky6iTHi моделi кiберфiзичного соцiального комп'ютингу

Пропонуються архлектури i класичнi структури, пов'язаш з кiберфiзичним соцiальним комп'ютингом (метричний мониторинг i цифрове управлшня), спрямованим на прийняття ршень, пошук i щентифшащю великих даних, визначен-ня фyнкцiй належностi вxiдниx даних до задано-го процесу чи явища на основi введеноï метрики визначення вщстаней. Всi моделi орiентованi на сxемотеxнiчнy реалiзацiю методiв i алгорштв online моделювання з метою вироблення адек-ватних автоматичних актюаторних впливiв без yчастi людини.

Лопчш кyбiтнi структури здатнi розпiзнавати вербальш повiдомлення чи керування сощаль-ними групами, що надходять на вхщ комп'ютера, для досягнення поставлених цшей. Наприклад, необхщно iдентифiкyвати людину за метрикою параметрiв: 1) Емоцiйнiсть (вигуки, лайки, смix, плач, загрози, безапеляцшшсть, категоричнiсть, рiшyчiсть). 2) Логiчнiсть (умовшсть, розсуд-ливiсть, неповторюванiсть, послiдовнiсть, дока-зовiсть, альтернативнiсть). 3) Креативнiсть (уяву, парадоксальнiсть, оригiнальнiсть, дивовижнiсть). 4) Сощальшсть (дрyжелюбнiсть, yважнiсть, аль-тру1зм, дбайливють, чyйнiсть). 5) Моральнiсть (чеснiсть, принциповють, законослyxнянiсть, са-мовiдданiсть). 6) Компетентшсть (професю-налiзм, здатнiсть до навчання, енциклопедизм, майстернiсть, керованiсть, сила вол^. Кожен параметр може мати свою альтернативу (мyльтиверснiсть також допускаеться), тодi ïx число подвоюеться. Але можна використовувати тшьки позитивнi зразки, заснованi на конструк-тивних параметрах або атрибутах. Таю образи -лопчш процесори - формують еталонш якост особистостей: керiвник, вчений, професор, конструктор, учитель, художник, лжар, артист. Квантовi технологи паралельних обчислень ви-користовуються для виршення комбiнаторниx проблем, емулюючи обчислення на класичних комп'ютерах [13, 14]. З шшого боку, таблиц iстинностi або кyбiчнi покриття для опису лопчних елементiв е неминучими ефективними структурами даних для виршення проблем сощального комп'ютингу i пошуку необхщних даних [15, 16]. Автоматичний синтез кубгтних покриттiв фyнкцiональностей е одним з основ-них важко формалiзованиx завдань, без якого неможливо виконувати аналлику великих даних [17-20]. Для цих цшей далi вводиться аналгтична модель W кyбiтно-логiчного процесора юбер-соцiального комп'ютингу, яка оперуе двома мат-рицями: yнiверсyмiв U примiтивiв i кyбiтниx функциональностей Q, а також лопчним

примiтивом L, штегруючим функцiональностi в комбiнацiйну схему сощального процесора:

W = (U,Q,L),

U = (UbU2,...,Ui,..,Un);

n i^k

U Ui = U; Ui n_ Uk = 0;

i-1 i,k=1,n

Q = (Q1,Q2,...,Qi,...,Qn);

n i^k

U Qi = Q; Qi n_ Qk = 0;

i-1 i,k=1,n

Qi = (Qi1,Qi2,...,Qij,...,Qim); Q = [Qij]; Ui = (Ui1,Ui2,...,Uij,...,Uim); U = [Uij]; L = f[Q] = (Q1! Q2!,..., 0Qi!,..., 0Qn)

о = {л, V, ©};

Uij E Ui E U; Qij E Qi E Q; Qi E Ui; Q E U;

Qij = 1 ^ max ^(R,Uij).

Метрика-унiверсум U тут виконуе роль еталон-ного зразка для порiвняльного аналiзу з вхщним потоком даних R, що реалiзуеться за допомогою аналiзатора-компаратора, який видае максималь-не значення функци належност^ що трансфор-муеться в одиницю на вщповщнш координат одного з кубтв Qij = 1 ^ max ^(R,Ujj).

Архiтектура метрично!' взаемоди U-матрищ унiверсумiв з потоком вхщних великих даних R для обчислення функцш належностi ^(R, U), з метою отримання Q-матрицi значень i подальшо-го L-об'еднання кубтв в комбшацшну схему кiберсоцiального процесора, представлена на рис. 5.

R U max m Q L

Ri Ui m(R,Ui) Qi

R2 Ü2 m(R,U2) Q2

Ri Ui m(R,Ui) Qi

Rn Un m(R,Un) Qn

т

Qij = max m(R,Uij) Рис. 5. Архитектура для синтезу шберсощального процесора

Тут вхщний потж модельованих великих даних R мае такий же формат, як U-, Q-матрищ i комбшацшна схема юберсощального процесора. Алгоритм синтезу Q-матрицi иолягае у визна-ченнi максимального значення функци належ-ностi вхiдного фрейму розглянуто! змшно! до одного з значень вщповщного рядка матрицi унiверсумiв. В результатi такого иорiвняння по вЫх координатах U-матрицi формуються пооди-нокi координати кублно! матрицi, де кожен рядок являе собою примливну функцюнальшсть за розглянутою змшною. Всi разом рядки Q-матрищ створюють комбiнацiйну схему лопчно-го сощального процесора для моделювання будь-якого вхщного впливу з метою визначення його належност до даного еталону соцiального процесу або явища. Наприклад, створивши за ушверсальною метрикою вченого конкретний

еталон-схему пращвника на необхщну вакансiю в ушверситеп, шляхом моделювання можна визначити валщшсть кожного з претендентiв у формат заданих значень за кожним параметром (змшною). Процедура синтезу кубтв необхiдна для тестування особистостi, наприклад, на основi його вiльного мовлення в заданому часовому ш-тервалг В даному випадку всi слова надходять на входи одного або декшькох ушверсум-елемента, що формують метрики життeдiяльностi

Uij G Ui G U; Qij G Q, G Q; Q, G U,; Q G U;.

В результат моделювання вхщного потоку великих даних формуються бiнарнi значення переваг iндивiдуума в кубiтному векторi кожного лопч-ного елемента, що вщповщае одному параметру. Для цього використовуеться метричний вимiр функцiï належностi вербальних даних до кожного значення наперед заданого ушверсуму примiтивiв. Так, автоматично створюються кубiтнi вектори-зразки поведшки iндивiдуума. Легше це зробити вручну кожнiй людинi при ав-тозаповненш анкети, в якiй вiн особисто визна-чае функцiï належностi шляхом проставлення одиничок в тих полях ушверсуму, значення яких вш вважае за краще. Формування повноï множи-ни параметрiв соцiального процесу або явища також пов'язано з анал^икою великих даних, спрямованою на отримання ключових понять-слiв, що максимально вщдалет одне вiд одного по метрищ класiв еквiвалентностi (кодовiй вщсташ) i покривають всi функщональность змшш життедiяльностi об'екта. Слiд зауважити, що ушверсум примiтивiв ототожнюеться з кла-сом непересiчних еквiвалентностей, що створю-ють всi можливi значення даноï змiнноï-класу в той час, як множина еквiвалентних класiв вiдповiдае ушверсуму змшних. Данi властивостi використовуються при синтаксичному синтезi унiверсуму змiнних, що покривають цифровий образ гранями, яю формують заданий сощальний процес або явище.

Наприклад, необхщно синтезувати вiртуального асистента (virtual assistent) або цифрового двш-ника (digital twin), або розумного робота (smart robot), який буде реагувати на зовшшш вхщш даш як конкретна людина. Алгоритм для ство-

рення аватара мютить так кроки: 1) Синтез ушверсуму змiнних-примiтивiв, що покривають Bci функцiонaльностi вченого (наука, освгга, во-лонтерство, лiдерство, морaльнiсть, спорт, музи-ка, культура, харчування, хоб^. 2) Синтез U-мaтрицi унiверсумiв знaчень-примiтивiв, що покривають вс можливi вaрiaнти кожно! змiнноi, в рамках сощального процесу або явища. 3) Синтез Q-матрищ конкретних знaчень-примiтивiв у формaтi кубiтa-векторa кожно! змiнноi в рамках соцiaльного процесу або явища. 4) Перевiркa от-римано! U-мaтрицi унiверсумiв соцiaльного процесу або явища на повноту i примiтивiзм змiнних i значень. 5) Перевiркa отримано! Q-мaтрицi функщональностей конкретних значень-примiтивiв у формат кубiтa-векторa кожно! змiнноi в рамках сощального процесу або явища. U-матриця являе собою вaрiaнт метрики вченого (табл. 1).

Використовуючи дану U-матрицю, технологiчно просто отримати тaкi вaрiaнти мaтрицi функщональностей у формi кубiтних рядкiв-векторiв, де поодинокi значення iдентифiкують ютиннють величини змiнноi для конкретного вченого (табл. 2).

Шсля синтезу кубiтних векторiв за всiмa параметрами в Q-матрищ всi значення виходiв кубгг-них елементiв надходять на входи штегратора L, що працюе по функци and (може бути i iншa функцiя, наприклад, not-and), який видае два значення {1,0}: позитивний або негативний результат моделювання, який можна штерпретува-ти як бшарну функщю нaлежностi до еталону-функцiонaльностi, формуе, наприклад, власти-вост вченого (керiвникa) унiверситету. Таким чином, logic-процесор, синтезований на основi використання Q-матриць квантових структур даних, здатний online моделювати будь-якi сощальш процеси i явища, недоступнi сьогодш для класичного комп'ютингу в базис трaдицiйних логiчних елементiв, зважаючи на складшсть формaлiзaцii поведiнки людини або сощально! групи для синтезу цифрових моделей-схем.

Наприклад, заповнена анкета на посаду керiвни-ка е вхщним потоком даних для визначення валщност претендента на позицiю, наприклад, ректора. При цьому сама анкета з критерiями ощнювання по кожному параметру е U_Таблиця 1

Змшш: Значення матриц ушверсум1в вченого

наука проекти дюсертацп книги статп конфер. н.метр H-index астр мапстр IEEE

осв1та лекцп стандарти компл. метод. навч. поаб ДЕК бакал с.дшл с. публ.

волонтерство вн.лекц апт.р вч.рада ред.кол. PC mem опп.дю семшар орг.к ¡зд.ж с.стаж.

лщерство зав.каф декан прорж ректор кер.нш кер.пр. кер.конф кер.ради орг.комп. орг.лаб.

моральшсть чесшсть етично благор добродш мораль естетик вдячшсть вщповщ. нетдкупн. пристойн.

спорт футбол баскет. волейб г.лиш плаван л.атлет пмнаст шах1в тешс карате

музика класичш рок муз. популяр шансон heavy m hardrock романси бард1в оперети народна

культура тол.рос. тол.укр. тол.правос толлстор тол.мов ру.л1т укр.л1т зар.л1т ру.муз укр.муз

харчування борщ суп м'ясо риба овоч1 фрукти паста каша тютечка солодощ1

хоб1 танщ подорожм сауна театр юно кухня фотогр. риболовля полювання ств

матрицею або метрикою керiвника, щодо якоï вщбуваеться моделювання вxiдного потоку да-

Природно, все це було рашше, коли кожен претендент на вакантну по-зицiю заповнював листок з облшу кадрiв, який вщповщае 0-матрицi функщонально-стей людини. Однак го-ловна вщмшшстъ анкети в тому, що вона е за-стиглим вiдбитком дiяльностi лю-дини в мину-лому i не здатна моделювати вхщш впливи

для передбачення поведiнки сшвробгтника в майбутньому, що арxiважливо для громадянина, соцiальниx груп, якi обирають керiвника пiдприемства, областi, краши. Формалiзм створення еталон-схеми для сощаль-ного процесу або явища полягае у визначенш числа ютотних параметрiв, де всередиш кожного з них генеруеться множина значень, yнiтарно кодованих для синтезу куб^ного вектора лопч-ного елемента. Лопчш примгтиви, вiдповiднi ютотним параметрам, об'еднуються за фyнкцiями (and, or, not, xor), як регулюють взаемш вщно-сини мiж параметрами для формування кшцево-го результату про валщност вxiдного процесу або явища по вщношенню до одного чи декшь-кох стандартiв.

Далi представлена метрика для iдентифiкацiï фаxiвця, студента, яка може бути використана при прийомi на роботу в компашю (табл. 3). Теxнологiчно також просто створювати метричш матрицi yнiверсyмiв негативних процесiв i явищ, надзвичайно важливих для правоохоронних ор-гашв, якi повиннi не розбирати наслщки непра-вомiрниx вчинкiв, а запоб^ати 1м шляхом ви-черпного мошторингу намiрiв громадянина i соцiальниx груп в кiберфiзичномy просторi. Наприклад, нижче представлена матриця по-ведiнки негативного героя (табл. 4). Сощальний (С) комп'ютинг - юбер^зична система штелектуального хмарного yправлiння С-процесами на основi точного цифрового мошторингу: розyмноï електронноï iнфрастрyктyри; сшвроб^ниюв компанп, оснащених комп'ютера-ми та персональними гаджетами; транзакцш i процешв, заданих в часi i простора Структура системи С-комп'ютингу представлена трьома взаемодiючими макрокомпонентами: хмарне iнтелектyальне управлшня, електронна С-арxiтектyра, кiберфiзичний прогар (рис. 6).

Таблиця 3

Змшш: Значення матриц ушверсум1в фах1вця, студента

емоцшшсть пристрасшсть гарячшсть збудливють чутлив1сть темпераментшсть

лопчшсть розумшсть зв'язшсть зрозумшсть з'ясовна правильн1сть

креатившсть здатшсть фантаз1я творчють уява твор1ння

сощальшсть незамкнутють networking контактшсть товарисьюсть сум1сн1сть

моральшсть чесшсть доброд1яння етичн1сть благородство моральн1сть

компетентшсть грамотшсть об1знашсть ерудован1сть авторитетн1сть досвщчешсть

Таблиця 4

Змiннi: Значення матрицi yнiверсyмiв негативного «героя»

антилогiка запальнють гарячнiсть збyдливiсть незв'язнiсть нелопчшсть

антикультура палiння алкоголiзм наркотики неспортсмен

некреативнiсть здатнiсть фантазiя творчiсть уява творення

антисощальшсть краде обманюе продае стукае зраджуе

некомпетентнiсть НЕграмотнють обiзнанiсть ерудованють ненавч. недосвщчешсть

них.

_Таблиця 2

Змiннi: Значення матрицi функционально-

стей (кубтв) вченого Х

наука 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

освiта 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1

волонтерство 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

лщерство 1 1 1 1 1 1 1 1

моральнiсть 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0

спорт 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

музика 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1

культура 1 1 1 1 1 1 1 1 1

харчування 1 1 0 1 1 1 1 1 0 0

xобi 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1

Змшш: Значення кyбiтноï матрищ

вченого Ч

наука 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

освгга 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1

волонтерство 1 0 1 1 0 1 1 1 0

лщерство 1 0 0 0 1 0 1 1

моральнють 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

спорт 0 0 0 1 0 1 1 0 0

музика 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0

культура 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

харчування 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0

xобi 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0

Змшш: Значення кyбiтноï матрищ вченого С

наука 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1

освгта 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0

волонтерство 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1

лщерство 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1

моральнють 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

спорт 0 0 0 1 1 1 0 0 1 0

музика 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0

культура 1 0 0 0 1 1 0 1 0 0

харчування 0 0 1 1 1 1 0 1 0 0

xобi 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1

Cyber-Physical Space

Knowledge Library

Multilevel Security

Finance, Materials

Legislations

Cloud Management

mß

Big Data Al-Analysis e-Orders

Business Computing

Business Architecture

Electronic Infrastructure

Personnel: Computers

Time-Space

Max Income

Ecology Saving

Life Quality

Рис. 6. С-комп'ютинг мониторингу та управлiння про-цесами

Хмарш компоненти-сервiси управлiння працюють за схемою: факт - оцшка - дiя. Тут виконуеться знiмання великих даних з рiзних розумних сенсорiв i комп,ютерiв, штелектуаль-ний аналiз даних на основi CNN, DNN, ML. Останшм компонентом хмарного сервiсу е фор-мування цифрових актюаторних впливiв, орiен-тованих на безпаперове управлшня шфраструк-турами, компонентами, кадрами i юбер-фiзичними бiзнес-процесами для досягнення мети (Goal) у виглядi отримання максимального прибутку, збереження екологи планети i забезпе-чення високо'1 якостi життя спiвробiтникiв. Вся система С-комп'ютингу безпосередньо взаемодiе

з юберпростором або iнтернетом, який обов'яз-ково е входом i виходом для створювано'1 струк-тури. Крiм того, входами е Legislations, як фор-мують вiдносини в компанп, а також Resourses у виглядi фшанав i матерiалiв, необхiдних для створення продукци та / або сервiсiв. Важливим виходом системи е State, який щентифжуе стан розвитку бiзнесу, iмiдж компанп у виглядi еко-номiчних i соцiально-значущих показникiв. С-комп'ютинг е технолопею ефективного хмарного управлшня компашею для iстотного зни-ження накладних непродуктивних витрат i шдвищення прибутку, яка характеризуеться опе-ративним online монiторингом процесiв i вщдшв на основi використання сучасно'1 кiберкультури, що включае: IoT, Cyber Physical Systems, Cloud Computing, e-Infrastructure, Big Data Analytics, Artificial Intelligence, e-Dicument Circulation and Internet.

Принципи реалiзацiï: 1) Мошторинг сшвробгг-ниюв за допомогою впровадженого агента, в умовах iнварiантностi робочого мiсця по вщно-шенню до геопозiцii. Людина працюе в подоро-жах, на вщпочинку, в офiсi. 2) Необхщно пiдключення всiх гаджетiв i комп'ютерiв пращв-ника для створення повно'1 картини його робочого i неробочого часу. Виникае сервю самооцшки поведiнки людини протягом доби: що вш зробив, чого можна не робити, що не зроблено. 3) Мошторинг вах пристро'Гв, пов'язаних з пращв-ником, для iнтелектуального аналiзу i подальшо-го управлiння структурними компонентами

бiзнecy дae мoжливicть oпepaтивнo пpиймaти piшeння пo peкoнфiгypaцiï бiзнec-пpoцeciв в pe-aльнoмy 4aci. 4) Мoнiтopинг, зaмкнyтий на online yпpaвлiння, бeз aктивнoï yчacтi кepiвникa. У цьoмy cьoгoднi гoлoвнe i щe нe виpiшeнe завдан-ня IoT-бiзнecy. Biд людcькoгo нeкoмпeтeнтнoгo yпpaвлiння - ва бiди на плaнeтi. Мoнiтopинг бeз aктюaтopниx впливiв, щo виpo-бляютьcя кiбepфiзичнoю coцiaльнoю cиcтeмoю, бeз yчacтi людини, нe пpeдcтaвляe pинкoвoгo iнтepecy з пoзицiï cyчacнoï кiбepкyльтypи. Piшeння пpoблeми цiлкoм oчeвиднe - cтвopeння кiбepcoцiaльнoï cиcтeми мoнiтopингy, aлe гoлoв-нe - online yпpaвлiння coцiaльними пpoцecaми на ocнoвi cтвopeння poзyмниx aлгopитмiв a6o cмapт-кoнтpaктiв, пpoгpaмyють лeгiтимнi

вiднocини в кoмпaнiï, yнiвepcитeтi, дepжaвi. Пpoгpaмний кoд peaлiзye тpiaдy coцiaльниx пoдiй, бeз y4ac^ чинoвникa: факт - oцiнкa - дiя, яка мoдeльнo звoдитьcя дo кoдyвaння aлгopитмy oбpoбки вxiдниx дaниx для oтpимaння виxiдниx aктюaтopниx впливiв, cпpямoвaниx на кoмпoнeн-ти кiбepфiзичнoï coцiaльнoï cиcтeми, яка вито-нyeтьcя в paмкax тexнoлoгiчнoгo yклaдy IoT. Koмпoнeнтaми coцiaльнoï cиcтeми e: 1) Biднocи-ни, пpийнятi в кoмпaнiï (дepжaвi) на ocнoвi icнyючoгo зaкoнoдaвcтвa, cтaтyтy (кoнcтитyцiï), нaкaзiв, тpaдицiй, icтopiï, кyльтypи. 2) Мeтa та I a6o нaпpямoк pyxy кoмпaнiï, зpoзyмiлi для pинкy, щo мoбiлiзyють cпiвpoбiтникiв для якicнoгo ви-кoнaння завдань. 3) Цифpoвий мeнeджмeнт a6o yпpaвлiння кoмпaнieю - ceкpeтний ключ pинкo-вoгo ycпixy, - oбoв,язкoвo викopиcтoвye xмapнi cepвicи, якi мaкcимaльнo виключають y4ac^ людини в мoнiтopингy виpoбничиx пpoцeciв i пpийняттi piшeнь. 4) Iнфpacтpyктypa пiдпpиeм-cтвa, щo зaбeзпeчye кoмфopтнi yмoви для кoн-cтpyктивнoï poбoти, якicнoгo xapчyвaння та ак-тивнoгo вiдпoчинкy в фopмaтi 24I7, в peжимi onsite & remote online. 5) Kaдpи, щo cтвopюють pинкoвy пpoдyкцiю та пocлyги, - гoлoвнe надбання a6o iнтeлeкт бyдь-якoï кoмпaнiï, який oцiнюeтьcя cимeтpичнoю piзницeю кoмпeтeнцiй cпiвpoбiтникiв [17]:

nn I = e Pi = и Pi ^ Pi n P; = 0; i=1 i=1 J nn I = Л Pi = n Pi ^ Pi = P;. i=1 i=1 Vi,j

4. Peaлiзaцiя yнiтaрнo-кoдoвaниx структур дaниx

Iннoвaцiя на ocнoвi cигнaтypнoгo aнaлiзy. Iнтe-pec пpeдcтaвляe пpoблeмa aнaлiзy вeликиx дaниx з мeтoю вcтaнoвлeння нoвиx C-фyнкцioнaльнocтeй на пpиpoднoмy тлi вжe пeв-ниx. Анaлoгiчнa задача бyлa виpiшeнa в Лaбopa-тopiï ^c^p^rare i виpiшyeтьcя дoci зacoбaми po6o^ i eкcпepтiв в oблacтi malware and virus

аналгтики. Тут використовуеться сигнатурний аналiз, адаптований до вiрусноi аналгтики, який дозволяе мати досить компактний код-сигнатуру деструктивност з метою високопродуктивно' щентифжаци в потощ даних старих вiрусiв. Це дае можливють акцентувати увагу робота-експерта на детальному аналiзi нових деструк-тивностей з метою 'х подальшого блокування. Перекладаючи згадану сигнатурну технологш на рiшення проблем бiзнес-аналiтики, слiд зазначи-ти важливiсть отримання компактно'' таблиц бiзнес-функщональностi, iнварiантноi до часу. Першим кроком в цьому напрямку е мiнiмiзацiя таблиц унитарного кодування С-функцiональностi за дозволеними лопчними правилами (суперпозищя), якi дають можливiсть отримати один стовпець, що iдентифiкуе С-функцiональнiсть. Структурнi протирiччя при об'еднанш координат стовпцiв уштарно-кодовано'' матрицi вiдсутнi. Природно, що в ре-зультуючому стовпцi-сигнатурi буде втрачена структурна шформащя про порядок виконання сервюу, що е платою за компактшсть i швид-кодш по щентифжаци стовпцiв С-функщональносл. Однак структурна iнформацiя не стираеться i може бути затребувана в раз1 необхiдностi. Теоретичним пiдтвердженням 1 обгрунтуванням запропоновано'' суперпозщшно' шноваци зi стиснення стовпцiв в один е кодування будь-яко'' таблицi ютинносл двома i навiть одним кубгтним вектором, отриманим за допо-могою суперпозицп унiтарних кодiв вхiдних впливiв будь-якого, як завгодно складного цифрового пристрою (рис. 7).

п+1

2"

2п+1

Quantum Coverage

2n

Qubit Coverage

2n+1

а Ь с

0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 1 1 0 0 1 0 1 1 1 0 111

а Ь с

000 0 0 1 0 1 0 0 1 1 1 0 0 1 0 1 1 1 0 111

U -

оНе

10000000 01000000 00100000 00010000 00001000 00000100 00000010

00000001

v

VY=1

v

VY=0

0 1 10 10 0 1

10 0 10 1 10

ност даних. Якщо одиницями покрип в повному обсязi значення атрибу^в, то юнуе некоректшсть в аналiзi та кодуваннi даних по конкретному атрибуту. У масштабах метрики значень штеграль-ний стовпець С-функщональност завжди буде являти собою шдмножину з нульових i одинич-них координат на тл повнiстю одиничних значень штегрального стовпчика ушверсуму PER if POR = P.

Суперпозщшна модель уявлення С-функщональност iнвариантна до часу. 1дея кла-сифжацп полягае в порiвняннi великих даних з штегральним вектором, який виходить шляхом суперпозицп або об'еднання всiх стовпцiв С-функцiональностi

n

P = U P.. i=1 1

Процедура щентифкаци зводиться до операци перетину мiж стовпцем вхщних даних i ште-гральним стовпцем С-функщональност^ S Р P « S П P = S

' яка повинна бути рiвна вектору вхiдних даних. Природно, виникнуть ситуаци, коли не буде виконуватися наведена вище умова за всiма порiвняннями за допомогою стовпцiв С-функцiональностi. Тодi слiд використовувати таке правило мтмально'1' кодовано'1' вiдстанi по Хеммшгу:

Si Е Pj - min(Sj П Pj = 0) ,i = 1,n;

J=1

Si Е Pj -

m

min(S л P

л P- = 1) ,i = 1,n. j=1 J

Рис. 7. Конволюцiйний аналiз унiверсуму примiтивiв

по кожнiй змшнш Обмеження: всi атрибути в матриц унiтарного кодування, що пiдлягають суперпозицп по кон-кретних даних, повинш бути незалежними один вiд одного. Суперпозищя стовпцiв унггарно'1 матрицi дае можливють отримати покриття всiх атрибу^в одиничними значеннями рiзноманiт-

Для анал1зу детерм1новано'1 двшково'1 модел1 ¿снуе ефективний апарат булевих похщних, який визначае ютотшеть [ не1стотшсть змшних щодо формування вихщного значення функцюналь-ность Якщо змша стану змшно'ьатрибута не при-зводить до змши функцюнальност!, то така змш-на е несуттевою { и можна виключити з модел1 С-функцюнальност1: При вербальному завданш модел1 С-функцюнальност1 розробники викори-стовують свш доевщ { шту'щпо для формування екстра-функцюнальностей, дублюючих деяю iстотнi атрибути на моделi С-функцiональностi. Дана, у межi 100%-а, надмiрнiсть може бути ви-користана також для ассерцшно' верифжаци мо-делi бiзнес-процесу. Сенс тако'' верифкаци полягае в незалежному створенш i подальшому вико-ристаннi-порiвняннi двох моделей, де перша -максимально точна за всiма параметрами, друга -створюе картину сташв ютотних змiнних. Ас-серцп не несуть ново'' шформаци про модель, але дають можливiсть уточнити наявнiсть стану даних для ютотних атрибу^в С-функцiональностi в конкретному часовому фрейма Модельна надмiрнiсть, як правило, е корисною для прискорення обчислювальних процесiв за

m

рахунок диверсифшацп структур даних. Напри-клад, просторово-часова модель С-функцiональностi за рахунок конволюцп часу в точку може бути компактно представлена одним штегральним стовпцем даних. Багатозначнють параметрiв С-функщональносл укладаеться в таку матричну модель:

P = [Py ], i = 17П; j = P = (p1,p2,...,pi,...,pn);

Pi = (Pi1'Pi2'...'Pij'..'Pim)' Тут n - число рядив матриц С-функцiональностi; m - кшькють значень параметра Pi при ïï кодуваннi.

Для оптимiзацiï С-функцюнальносл необхiдно i достатньо використовувати вiдомi аксiоми ал-гебри логiки:

1) a V a = a 1 v 1 = 1;

2) a v ab = a(1 v b) = a 1x v 11 = 1;

3) ab v ab = a(b v b) = a ^ 11v10 = 1x = 1;

4) abc v b = b.

Лопчш аксюми трансформуються в закони теорп множин, де фiгурують елементи в формат унiтарних кодiв значень вхщних змiнних:

1) a U a = a; a П a = a;

2) a U ab = a(1 U b) = a ^ 1x U11 = 1x = 1;

3) ab U ab = a(b U b) = a ^ 11U10 = 1x = 1;

4) abc П b = b ^ 111П 010 = 010.

Вс вербальш значення або частини iстотних (додаткових) параметрiв повиннi бути уштарно i едино-метрично закодованi з метою представ-лення координат матрицi С-функщональносл двiйковими векторами, якi дають можливють в паралельному режимi визначати належшсть вхiдного вектора одному або кшьком стовпцям С-функцiональностi шляхом застосування лопч-но'1' процедури:

a Е ab ^ a П ab = a ^ 10 П11 = 10 л11 = 10.

У загальному випадку метрична взаемодiя двох компоненпв одше'1' розмiрностi може мати тшьки п'ять випадкiв (рис. 8 [17]):

1) Належшсть чи рiвнiсть об'еклв один одному, якщо виконуеться умова:

a = b « a П b = {a,b} ^ 10 П10 = 10 л10 = 10.

2) Належшсть першого A другому m, якщо виконуеться умова:

a Е b ^ a П b = a ^ 10 П11 = 10 л11 = 10.

3) Належнiсть другого m першому A, якщо виконуеться умова:

b Е a ^ a П b = b ^ 11П10 = 11л10 = 10.

4) Часткова належнiсть об'ектiв один одному, якщо виконуеться умова:

a * b « a П b * {0,a,b} ^ 110 П011 = 110л011 = 010. 5) неналежшсть об'ектiв один одному, якщо виконуеться умова:

a * b ^ a П b = 01П10 = 01л10 = 00.

Структурна карта модулiв комп'ютингу для аналiзу С-процеав (рис. 9): 1) Синтез матриц iстотних змiнних. 3) Побудова уштарно'1' матрицi даних.

5) Декомпозицiя унгтарно'1' матрицi даних.

6) Синтез U-RPA (Robotic Process Automation) на основi застосування МЬ-технологп до матриць С-функцюнальностей.

Рис. 8. Варiанти взаемоди екрашв на ochobî and_операци

F-matrix X "i— го CL з о

F -> О)

X-matrix 1 X э X 3

1

UX-Recognition

1 SF1 I SF2 S Fi SFn 1

Robotic Process Automation

Рис. 9. Карта комп'ютингу для аналiзу С-процеав Для написання програмного коду за наведеними нижче алгоритмами слщ мати доступ до структур даних юнуючого програмного додатку або необхщно створювати новi моделi взаемодп вхщних, внутрiшнiх i вихiдних даних. Слщ та-кож визначити технiчнi умови за часом розробки, пам'ят i швидкодп, по супроводу й тестуванню, мови, операцiйну систему, позицiонування, мас-штабування, захист, аутентифiкацiю, систему доступу та учасниюв по альфа- i бета тестуванню.

Визначення уштарно'! матриц 1стотних змшних С-процес1в 1 кодування вс1х значень.

Рiшення. Оргашзовуеться цикл по п iстотних змшних С-функщональносл, де всерединi ство-рюеться цикл за значеннями змшних, де е ще один вкладений цикл, перелiчуе вс iснуючi С-функцюнальносл, якi обробляються на предмет 'х оригiнальностi (рис. 10). Таким чином, про-грамний модуль P-matrix, що мютить три вкла-дених цикли, створюе таблицю вщповщносл текстових значень ютотних змiнних 'х десятко-вим номерам або уштарним кодам для подаль-шого аналiзу С-процесiв.

5. Модель С-процесу на основ1 ушверсуму прим1тив1в

У загальному випадку задача формулюеться як пошук i цифрова щентифшащя унiкальних ком-поненлв у текстовому фрагмент^ якими можуть виступати л^ери, слова, пропозицп. Пoтiм су-купнiсть унiкальних кoмпoнeнтiв, що складають в даному випадку унiвeрсум примiтивiв, висту-пае як метрика, щоб чисельно iдeнтифiкувати вс компоненти, але вже в масштабi текстового фрагмента цифровими (уштарними) кодами знайдених примггив1в (рис. 11 [17]).

1_

^ Р matrix initialization:V,d,p,D,N,MPJ

г2-

Cycle of V variables

гЗ-

Cycle of D data values

r4-

Cycle of P all pattern screens

^—"regex: if [M(V,D)=P(p,Vd)]^^ 1

r6-

vO

U-code index D=D+1

r7-

Matrix formation M(V,D)=P(p,V,d)

Screen index p<Np

>r 0

Data values index d<Nd

>r 0

Variable index V<Nv

-11

v 0

END

Рис. 10. Алгоритм формування матрицi значень параметр! в Text Primitive Set No U-coding

Pattern Coverage

I Or-operation |1|1|1|1 111 1111

Рис. 11. Синтез уштарно! моделi унiверсуму тексто-вих примiтивiв Таким чином, цифров1зашя модел1 текстового фрагмента 1 подальший 11 анал1з формулюють так завдання: 1) Визначення метрики або слов-никового запасу текстового фрагмента, р1вного

ушверсуму прим1тивних сл1в, що мютяться в ньому. Ушверсум е моделлю покриття функцю-нальност ютотними компонентами, ям ф1гуру-ють в текстовому фрагмент^ 2) Цифрове або уштарне кодування вшх метричних компоненлв ушверсуму примггив1в. 3) 1дентифшашя компоненлв текстового фрагмента цифровими (уштарними) кодами метричних примггив1в. 4) Пошук повторень в кодованш модел1 текстового фрагмента (пропозицп') з метою виключення одного представника з однакових сусщшх сл1в або !х замши на синошми, якщо вони не сусщш. 5) Пошук аналопчного текстового фрагмента в ш-ших текстових послщовностях на основ! анал1зу покриття ушверсуму примггив1в, рашше знайдених в С-функцюнальность Нижче представлений результат анал1зу С-функцюнальност!, який зве-дений до створення таблиц^ де вказан вю1м ушкальних значень ютотних змшних, !х десят-

P-value No U-code

A 1 1000 0000

B 2 0100 0000

C 3 0010 0000

D 4 0001 0000

E 5 0000 1000

F 6 0000 0100

G 7 0000 0010

H 8 0000 0001

Маючи таку таблицю, виконанням переборное процедури пoрiвняння, лшшно'' обчислювально'' складнoстi можна знайти аналоги задано'].' С-функцioнальнoстi в таких вхщних послщовно-стях: (AACFGHTDBDBE), (BACFGHTYBDBY), (DECFGHTDBDBAA). Для цього необхщно лoгiчнo об'еднати вс унiтарнi коди симвoлiв, що входять в кожну послщовшсть. В результат! об'еднання, шляхом виконання процедури Coverage, виходять покриття: Coverage 1 (AACFGHTDBDBE) = (1111 1111), Coverage 2 (BACFGHTYBDBY) = (1111 0111), Coverage 3 (DECFGHTDBDBA) = (1111 1111). Таким чином, перша i третя послщовност по-кривають сво'ми значеннями ютотних змшних вс компоненти C-функцioнальнoстi. Друга послщовшсть не формуе повного покриття, тому вона не належить до C-функцioнальнoстi, що за-даеться унiвeрсумoм (ABCDEFGH). Можна формувати функцш налeжнoстi за ступенем покриття C-функцioнальнoстi значеннями ютотних змшних вхщного вектора. тод! друга послщовшсть матиме якють покриття, що дор!в-нюе Q = 7/8 = 0,875. При цьому якють покриття для першо']' i друго']' послщовност матиме оцшку Q = 1.

Висновки. Система е сукупнють взаемопов'яза-них в простор! i часi структурних компоненлв для досягнення поставлено'' мети. Аналiз будь-

яко!' структури реаизуеться за допомогою пошу-ку унiверсуму примiтивiв, як базису системи, шсля чого визначаються чисельш характеристики i взаемнi просторово-часовi зв'язки повто-рюваних структурних компоненлв. 1накше, щоб створити модель дея^И дискретноi системи, необхiдно виконати ii розкладання на примiтиви, за допомогою яких дай синтезуеться просторо-во-часова структура, як правило, неявно задана в системг Для цього аналiзуеться поведiнка системи в тестовому режимi або шд час ii функцiонування шляхом зютавлення реакцiй за-даним вхщним впливам. Процедура аналiзу ви-користовуе також навчання на основi технологш Machine Learning and Artificial Intelligence. Маючи унiтарну матрицю, що кодуе текстовi значення параметрiв екранiв входного бiзнес-потоку recording, можна визначати ютотшсть змiнних на заданiй послщовност екранiв шляхом перетину (кон,юнкцii) стовпщв мiж собою, що дае можливють знаходити незмiннi значення па-раметрiв: P (essential) =a[UMR (i)], i = 1, n. 1стотшсть змiнних для заданоi С-функцiональностi буде iдентифiкуватися одиничними значеннями координат матрищ, отриманими в результат виконання лопчно! операцii кон,юнкцii. Класичний комп'ютинг вимагае створення структур даних шд iснуючу реалiзацiю логiчних операцш в кристалах кремнiю: «даш для лопки». Альтернативний шлях може бути представлений реалiзацiею логiчних операцiй, як будуть впроваджуватися в хаос великих даних: «лопка для даних». Представлення даних у виглядi компактних ад-рес-iдентифiкаторiв створюе потужну технологш паралельних обчислювальних процесiв, орiентованих на високопродуктивну аналгтику великих даних. Адреса даних е головною перешкодою на шляху до створення паралельних обчислювальних процесiв, оскшьки вона формуе послщовшсть даних для 1'х завжди непараллельно!' обробки.

Позбавлення вiд адреси в структурах пам'ят приводить до комп'ютингу високо!' продуктив-ностi за рахунок паралельно! обробки даних. Дивно, але факт, хаотичне невпорядковане тео-ретико-множинне уявлення даних в найближчому майбутньому буде представляти основу для створення сучасного високопродук-тивного паралельного комп'ютингу. Iснуючi технологи паралельноi обробки безад-ресних даних включають: 1) Комбшацшш логiчнi схеми. 2) Регiстровi логiчнi операцii. 3) SIMD, MIMD процесори. 4) Квантовi обчислення на основi операцiй суперпозицп i змiшування. 5) Пам'ять без адресних дешифраторiв.

Пропонуеться address-free chaos-computing, де одним з можливих варiантiв апаратноi реалiзацii е quantum computing. The Chaos Computer Club (CCC) is Europe's largest association of hackers. Дивно, але факт, що хаос-комп'ютингом займа-ються хакери, як прагнуть тдвищити продук-тивнiсть сво'х додатюв за рахунок високого па-ралелiзму обчислень, пов'язаного з апаратнохю надмiрнiстю.

На рис. 12 представлений алгоритм формування матрищ значень змшних, де виршуеться головна проблема iдентифiкацii суттевосп на тлi рiзно-ман1ття атрибутов вх1дного потоку даних.

метрiв

Слово створюе реальний свiт i слово руйнуе дшснють. Слово зберiгае юторш, формуе дiйснiсть i прогнозуе майбутне. Теорема Томаса (WI Thomas, 1928): якщо щось прийнято за ре-альнють, то воно реальне в сво'х наслiдках. Про-роцтво е причиною подальших подiй. Все, що бажае людина, пiдкрiплене волею, трапляеться. Будь-яка брехня, багато разiв повторена ЗМ1, стае для людини ютиною. Негативнi доктрини легко сприймаються людиною. Розумшня пози-тивних доктрин вимагае роботи мозку. Любов i творення вимагае вщ людини витрат, в той час як ненависть i руйнування даеться 1й даром. Войов-ниче або агресивне невiгластво, зведене в ранг закону, завжди перемагае моральну компетент-нiсть. Людина програмуе свое життя позитивни-ми доктринами, якщо вона хоче бачити, або негативними, якщо ii мета - руйнувати. Моральна конститущя об'еднуе громадян рiзноi культу-ри, мов, юторп, релт", традицiй i програмуе державу на усшх. У той же час основний закон

аирюр1 дискрим1нуе громадян за згаданою метрикою, мае на мет знищення державност. Усшх комианп ирограмуеться вщносинами м1ж сшвробпниками, яю визначаються статутом, традищями i культурою менеджменту. Цифро-вий свгг з образу трансформуеться в ирообраз. Якщо чогось немае в юбериростор1, то цього немае i в ф1зичному свт.

Сощальний коми'ютинг гарантуе i шдтримуе мо-ральш вщносини м1ж людьми, вироблеш люд-ством за тисяч1 роюв його юнування. Коми'ютинг, иобудований в тр1ад1 комионенпв: Memory-Address-Transaction (MAT) або Data-Address-Logic (DAL), або Logic-Address-Data (LAD), страждае вщ вщсутност иаралел1зму внаслщок наявност адрес у даних, як иередба-чають иослщовну 'х обробку шляхом иеребору адрес. Однак i тут шформащю можна обробляти иаралельно на класичному коми'ютер1, якщо скористатися аиаратною надм1ршстю i закодува-ти даш уштарним кодом. Таке ршення е лише частково иозитивним, оскшьки воно не мае перспективного майбутнього.

Десятки роюв вчеш досить усшшно иоеднують два компонента (даш i лопку) в иослщовшсть, що мае виражену 1ерархда, за доиомогою двох можливих ршень: 1) створити коми'ютер (об-числювач, додаток, лопку) для обробки юную-чих даних i 2) адаитувати даш шд уже юнуючий коми'ютер (обчислювач, додаток, лопку). Даш, в частиш зручност використання форматв, ор1ентоваш на людину i / або коми'ютер. Вихо-дячи з цього, створюються иарсери-иерекладач1 даних, яю будують вс можлив1 иари: (людина-людина), (людина-коми'ютер), (коми'ютер-людина), (коми'ютер-коми'ютер). Виникае кла-сифшащя иарсер1в за стуиенем близькост даних до коми'ютера i / або людини, яка мае вигляд: 1) Системний р1вень оиису. 2) Р1вень репстрових передач. 3) Вентильний р1вень. 4) Транзисторний або аналоговий р1вень оиису аиаратури. Квантовий иаралел1зм лопки:

1) Множина куб1в таблищ ютинност иредстав-ляеться сукуишстю уштарних код1в.

2) Кшьюсть вход1в i виход1в иримпивного лопч-ного елемента дор1внюе 2**n.

3) Формуеться вщиовщшстъ м1ж входами i вихо-дами лопчного елемента.

4) Значення на вс1х входах лопчного елемента обробляються иаралельно. Одночасно можна моделювати вс вхщш значення таблищ ютин-ностг

5) Число можливих комбшацш нул1в i одиниць на входах, оброблюваних иаралельно, дор1внюе 2**n, де n - число вход1в лопчного иримггиву.

6) Замють багатовходового уштарного прим1тиву можна зображати реестровий прим1тив, що мае 2**п вход1в 1 2**п виход1в.

7) Для синтезу уштарно! модел1 прим1тиву необ-хщно створювати адресний дешифратор, що пе-ретворюе позицшний код-адресу на входах лопчного примггиву в уштарний код на виходах дешифратора.

8) Альтернативне ршення - використовувати в схемнш структур1 тшьки уштарну лопку.

6. Таблиця ктинносп С-функцiональностi Таблищ ютинност для завдання С-функщональностей формуються на основ1 пози-цшного або уштарного кодування значень ютот-них змшних. При цьому передбачаеться за-мкнутсть значень ютотних змшних в межах С-функщональност, як формують групу лопчних функцш, заданих кубггними покриттями таблиць ютинностг Конкретна функщональшсть може оперувати не бшьше, шж п значеннями ютотно! змшно!, як складають алфавгг або ушверсум примггив1в-значень А = {А1, А2, ..., А1, ..., Ап}. Наступна таблиця шюструе два види кодування ушверсуму прим1тив1в значень змшно! для фор-мування таблиць ютинност трьох лопчних функцш, як беруть участь у створенш С-

Аналопчш таблищ ютинност створюються для вс1х (ютотних) змшних, що в сукупност формуе матрицю таблиць ютинност для кожного сощального процесу або явища. За фактом, стов-пець позицшного кодування P-code не викори-стовуеться на практищ, але вш слугуе базовим компонентом для доказу застосовност класично! таблищ ютинност при опис будь-яких С-процес1в. Стовпщ Р1, Р2, Р3 трив1ально викори-стовуються для м1н1м1зацй к1лькост1 стовпщв. Дал1 пропонуеться матрична модель С-процеав на метриц1 значень зм1нних. Стовпщ-кубгги Р1, Р2, Р3 з попередньо! таблиц1 трансформуються в рядки-вектори, яю представляють собою супер-позиц1ю уштарних код1в значень параметр1в, що беруть участь у формуванш С-процес1в: РТ1 -РТ3:

Pi PT1 PT2 PT3

P1 1100 1 101 1011

P2 0011 1011 0111

P3 0110 0111 0110

P4 +1001 1011 1 101

Дуал1зм 1нтериретацй дано' таблищ формуе ¡ерархда, яку необхщно враховувати ири синтез1 модел1 С-ироцешв. 1) Отримана таблиця або матриця об'еднання ун1тарних код1в, розм1щених

функщональност:

A Hash 16 P-Code U-code P1 P2 P3

A1 0100 ... 10 00 1000 1 0 0

A2 0100 ... 11 01 0100 1 0 1

A3 1100 ... 10 10 0010 0 1 1

A4 0101 ... 11 11 0001 0 1 0

в координатах, являе собою двгйкову модель С-функцiональностi, прив'язану до модельного часу PT1-PT3. Тут гстотно, що кожна координата матрицi е векторною або кубiтною формою опи-су таблицi iстинностi. 2) Однак формат матрич-но!' моделi також адекватно створюе структури даних для опису сукупного С-процесу, що мае мiсце в компани. При цьому кожен стовпець матриц PTi iнтегрально задае С-функцiональнiсть.

7. Метод синтезу лоочних схем для моделю-вання юберсощальних мроцесчв

Модель, алгебра, структура, граф, таблиця, мат-риця, система, рiвняння е математичними понят-тями, в основу яких покладено структуру взаемо-пов'язаних компонентiв. При цьому завжди розглядаеться замкнутий алфавiт чи множина примгтивних компонентiв, якi створюють основу структури або унгверсум примiтивiв. Всг можливг зв'язки мiж елементами алфавгту або унiверсуму формують сигнатуру або базовi операцп алгебри. Булева алгебра на найнижчому рiвнi представлена алфавгтом або унiверсумом примiтивних символiв {0,1}, якг фiгурують в значеннях булевих змгнних i функцп Y=f(X), де {X,Y}={0,1}. При цьому по-ведгнка функцп' визначаеться таблицею гстин-ностг, де впорядкованiй двiйковiй послiдовностi вхгдних змiнних ставиться у вiдповiднiсть двгйко-ве значення функцп. Менш поширеною е гнтер-претацiя таблицi гстинностг, де кожному двгйко-вому коду або адрес ставиться у вщповщшсть едине або нульове значення функцп. При цьому сукупнiсть кодiв або адрес являе собою ушверсум примггивних компонентгв або носiй алгебри, на якгй вводяться базовг операцп'. Таким чином, вводиться алгебра логгки, де багатозначнг стани вхгдно! змгнно!' (алфавгт) кодуються в таблиц гстинностг двгйковими векторами, якг представ-ляють собою адреси осередкгв пам'ятг, де збергга-ються {1,0}-значення функцп. 1нтегрально 1-значення функцп в таблиц гстинностг формують пгдмножину гснуючих примгтивгв A = {a, c, e, f} на заданому унгверсуми A = {a, b, c, d, e, f, g, h}, яка суперпозщшно створюе функцюнальшсть:

String

g

h

Code

000

001

010

011

100

101

110

111

Function

1

0

0

Кубггним покриттям дано1 функцюнальност е вектор двшкових станiв вихiдноï змiнноï, роз-мiрнiсть якого дорiвнюе унiверсуму примггивних компонентiв, що формують функцiю, а число одиничних значень - тдмножиш примiтивiв з

унiверсуму, яке бере участь у формуванш зада-ноï функцiональностi. Слiд зазначити, що функцюнальшсть формуеться значеннями сут-тевоï змiнноï у часових фреймах бiзнес-процесу або бiзнес-патерну. З огляду на те, що кшьюсть iстотних змiнних, як правило, бшьше 1, то необ-хiдно синтезувати цифровi логiчнi схеми з кубгт-них покриттiв функцш, число яких дорiвнюе кiлькостi ютотних змiнних. Таким чином, кшце-ва множина ютотних змiнних е базовими елементами для синтезу цифрових лопчних схем управлшня С-функцiональностi або С-процесу. Далi представленi двi структури, яю оперують кубiтними покриттями примiтивiв, об'еднаш логiкою елементiв: and, or (рис. 13). Лопчш структури, синтезоваш з кубiтних форм логiчних функцш значень ютотних змiнних, призначеш для моделювання бiзнес-процесiв з метою визна-чення поведiнки кiберфiзичноï С-архiтектури комп'ютингу на заданих вхiдних робочих впли-вах. Робочими впливами е суперпозицп уштар-них кодiв значень ютотних змiнних. Стан виходу логiчноï С-схеми, що дорiвнюе одиницi, свiдчить про позитивний вплив взаемодп значень ютотних змiнних на хiд виконання бiзнес-процесу для до-сягнення поставленоï мети (реалiзацiя закiнченоï бiзнес-процедури). Таким чином, замють ланцюжка даних, що шюструе послiдовнiсть дiй у С-функцiональностi, пропонуеться принципово нова форма - комбшацшна цифрова лопчна схема, паралельно iнтегруюча тiльки iстотнi власти-вост бiзнес-функцiональностi, основною вiдмiннiстю якоï е можливють моделювання С-процесiв.

Xi

Vi

X?

V?

Xn

Vn -

Xi

X?

Xn

1

F?

Fn

Рис. 13. Structures of Logic Social Functions Circuit формуе функцгональну поведгнку або модель С-функцюнальностг на основг використання кубгтних покриттгв змгнних, гнваргантних до часу. Сукупнгсть С-функцгональностей створюе основу для синтезу паралельно!' цифрово! моделг С-процесу, яка являе собою спецгалгзований об-числювач, що реалгзуе кгберфгзичний комп'ютинг для мониторингу, моделювання та управлгння С-процесами компани. 1ерархгя С-комп'ютингу представлена компонентами: <Зна-чення - змгнна - функцюнальшсть - процес> або <value - variable - function - process>. Приклад структурно! схеми C-функцюнальностг що скла-

я

b

0

1

г

d

П

1

р

1

даеться з лопчних кубiтних елементГв, представлена на рис. 14.

Рис. 14. С-функщональшсть Дана структура (приклад) синтезована вручну шляхом використання програмного додатку Риа81ш [17] на основi поеднання бiблiотечних ушверсальних елементГв, що вiдповiдають соцiальним змшним, визначеним на векторi зна-чень-примiтивiв. Схема дае можливють моделю-вати вхiднi виконавчi дИ", вiдповiднi соцiальним процесам, для передбачення наслщмв або щен-тифжаци явищ, що вiдбуваються в юберфГзич-ному просторi.

Логiчна структура або С-процесор, iнварiантний до часу, створюе С-функцiональностi на основ1 кубiтних форм таблиць ютинност логiчних еле-ментГв, прив'язаних до унiверсуму примiтивних значень змшних. Переваги С-процесора поляга-ють в компактностi уявлення i високш швидкодГ! комбшацшно!" схеми С-функцiональностi, що визначаеться кубггними векторами iстотних змшних, побутова розмiрнiсть яких дорiвнюе кшькосл примiтивних даних кожно!" змшно!'. Кубггш структури даних iнварiантi до 1х hardware реалГзацн у виглядi лопчно!" схеми або для Гмплементацн в 8о1^аге у виглядi таблиць-матриць опису функцюнальностей. Кубiтна двiйкова форма опису С-функцюнальностей дае можливiсть технолопчно моделювати як завгод-но складш С-процеси шляхом впливу на схему двшковими вхiдними наборами, якi вщповщають унiтарно-кодованим даним, в цiлях визначення вихщних станiв С-процесора, що виконують роль класифiкатора i / або актюатора. Позитив-ним е той факт, що кожен кубггний лопчний елемент, заданий у векторному формат кiлькостi значень змiнною, створюе образ С-функцiональностi одиничними значеннями сво'хх координат. При цьому число кубггних векторГв-елементiв, об'еднаних в схему а^ (ог) -елементом, дорiвнюе кiлькостi iстотних атри-бутiв (змшних), синтезуеться С-функцiональнiстю. Крiм того, вiзуалiзацiя досить компактно"" лопчно!" схеми завдання С-функцiональностi дае можливють користувачевi або керiвнику побачити сутшсть С-функцiональностей без прив'язки до часу, де

важливим е покрити всi необхщш атрибути-елементи конструктивними дiями користувача для отримання вщповщних сервiсiв. Недолiком процесорно!" С-моделi е виключення параметра часу в функцюнуванш лопчно!" мо-делi, що призводить до и неадекватностi в разi потреби опису послiдовних граф-схеми алгоритму з-функцюнальность Крiм того, дл моделю-вання даних за допомогою лопчно!" С-схеми необхiдно синтезувати препроцесор перетворен-ня текстових даних в уштарш кубiтнi вектори на основi використання hash-функцiй, що iстотно зменшуе час порiвняння текстового рядка з бiблiотечними даними. Необхiдний також пост-процесор для штерпретацн станiв виходiв С-процесора користувачевi (автомату), який буде проводити наступш актюаторнi дн. В сукупностi препроцесор i постпроцесор займають близько 10 вiдсоткiв пам'ят i обчислювального часу обробки даних вщ базового варiанту, пов'язаних з синтезом i аналiзом кубiтних структур, що ре-алiзують архiтектуру С-схеми шдприемства. Формальний синтез логiчних схем С-процесу компанн здiйснюеться шляхом виконання таких пунктГв:

1) Формування ушверсуму з примiтивних даних по кожному атрибуту С-процесу.

2) Заповнення вектор-кубгга примггивних даних одиничними значеннями тих координат, номери яких вiдповiдають значенням даних, що викори-стовуються при формуванш конкретно!" С-функцiональностi.

3) Об'еднання по а^-функцн всiх лопчних еле-ментiв, заданих кубiтами задiяних значень атри-бутiв, для отримання схеми С-функцюнальность

4) Об'еднання всiх схем С-функцiональностей для отримання лопчного С-процесора компанн. Завдання аналiзу можуть бути виршеш за допомогою лопчних С-схем:

1) Моделювання вхщного потоку даних в цшях 1х класифжацн на множит бiблiотечних С-функцiональностей шляхом використання вектора моделювання (покриття), який дае можливють на кожному крощ визначати стан модельованого С-процесу, а також генерувати керуючГ впливу, спрямоваш на отримання покриття С- функцю-нальностГ, виходячи з нульових координат вектора моделювання.

2) Автоматичне генерування вхщних двшкових векторГв на основГ аналГзу даних для 1х подаль-шого моделювання на С-процесорь

Для автоматичного формування С-процесора на основГ використання вхщного контенту необ-хщно: 1) Визначення ключових слГв для формування змшних С-процесу Г подальшого обчис-лення ушверсумГв примггивних значень даних. 2) Формування ще'1 кожного С-процесу, що створюе

закшчену С-функщональшсть у виглядi матриц кубггних покриттiв, складених з унiтарних кодiв, якi вiдповiдають значенням з унiверсумiв примiтивiв змiнних. 1нструментом для точного моделювання вхiдних впливiв на кубггних по-криттях С-функцiональностi е функщя належ-ностi, яка обчислюеться шляхом визначення ко-дово1 вiдстанi мiж вхiдним двiйковим набором, що подаеться на лопчний елемент, i кубггаим

String Input Function Xoг Ii (I, F) =

a 1 1 0 0,75

b 0 0 0

c 0 1 1

d 0 0 0

e 1 1 0

f 1 1 0

g 0 0 0

h 1 0 1

R1 U1 P11 P21 Pr1 Pk1 A1

r2 U=f(R) U2 P=f(R,U) P12 P22 Pr2 Pk2 A=f(R,U,P) a2

Rp U'i Pi P2i Pi P..k.i Ap

Rq Un P.1.. n P.2.. n PPrn P.k.. n Aq

Ui = (Ui1,Ui2,Uij,Uim);Pri = (Pri1,Pri2,Prij,Prim);{Uij,Prij} = {0,1}.

Рис. 15. Матрична архитектура С-комп'ютингу Матрична архгтектура С-комп'ютингу тдтримуе герархгю кубгтних покриттгв RpEPrEÜ, де Rp-вектор вхгдних значень змшно1 не може бути бгльше Рп-кубгта С-змшно^ який не може бути бгльше унгверсуму Üi значень змшног Архгтектура програмного серверного додатка SoQuaSim (Social Quantum Simulation) для синтезу сощальних логгчних функщональностей i по-дальшого моделювання на них контенту великих даних гз сощальних мереж представлена на рис. 16.

Однак належшсть частини С-функцгональностг визначаеться операцгею логгчного множення або перетину, яка повинна бути ргвною вхгдному вектору IaF = I, що означае покриття логгчним елементом С-функцгональностг значення вхгдно-го вектора I&F.

Отже, структури даних С-аналгтики або архгтек-тура С-комп'ютингу, зображеного на рис. 15, мгстить: 1) Метрику у виглядг множини Ü = {U1, Ü2, ..., Üi, ..., Un} кубгтних покриттгв унгверсумгв примгтивних значень, що мае потужшсть, ргвну кглькостг змгнних n. Кожен унгверсум Üi = {Üi1, Üi2, ..., Üij, ..., Üim} формуе повну множину примгтивних значень змшног 2) На основг дано' метрики, шляхом синтаксичного поргвняння, синтезуються еталоннг С-функцгональностг Р = {Р1, Р2, ..., Рг, ..., Pk}, де стовпчик Рг = {Рг1, Рг2, ..., Pгi, ..., Ргп} формуе С-функщональшсть, а координата стовпця визначаеться двгйковим вектором Рп = {Рг11, Pгi2, ..., Prij, ..., Pгim}, записаним у формат кубгтного покриття Üi = {Üi1, Üi2, ..., Üij, ..., Üim} унгверсуму примгтивних значень змшног При цьому Prij=1, якщо в С-функцгональностг присутнгй символьне значення змшно1, ргвне Üij. Кубгтне покриття С-функцгональностг Рг = {Рг1, Рг2, ..., Pгi, ..., Ргп} завжди е структурною частиною кубгтного покриття унгверсуму примгтивгв: P^Ü, оскгльки завжди працюе аксгома PгAÜ = Р. 3) Метою ство-рення еталонних С-функциональностей е авто-матичне генерування актюаторних впливгв A = (A1, A2, ..., Ap, ..., Aq), якг замикають цикл С-аналгтики керуючими впливами, перетворюючи ïï в RPA-структуру.

Design Automation

Manual Design

та ■— Ö « С/Э ro o<

|8 § e

О CL

> Variables Definition со 'ся CD £ с со с Qubit Definition с о ГО - Interface Inputing <- 05 С Q. С <- Qubit Inputing -

о Е С

сл ■5 со о

о £ « I 05 и d) ™ S 5 >- LL го о о С/3 05 05 si ъ О -<- .1 05 0 .E ¡1 ч- о с LL. ¡35 О с 'cn'ti Я а. ч-

II -1 £ со Bf 0 S

Input Social Data

3C

Output Data of Simulation

Рис. 16. Архгтектура процесора SoQuaSim Структура мгстить двг частини, де лгва з них при-значена для автоматичного синтезу структур да-них, логгчних елементгв i схеми в цглому. Права частина оргентована на ручне введення схемних елементгв г структури соцiальноï функцгональ-ностг на основг використання графгчного штер-фейсу. Обидвг частини архгтектури навантаженг на блок кубгтного моделювання вхщного контенту з метою визначення в ньому аналопв сощаль-них процешв, конструктивних i деструктивних, синтезованих рашше за шших можливостей. Ре-зультати моделювання зберггаються в бгблютещ, яка метить також i лопчш еталони функщо-нальноï поведшки людини i / або соцiальноï гру-пи.

Використання програмного додатку SoQuaSim дае можлившть моделювати будь-як сощальш процеси i явища, що мають практичне значення. Для цього необхщно визначити сукупшсть штот-них змшних, де для кожноï з них знайти ушвер-сум примгтивних значень або метрику вимгрювання параметра для заданого процесу чи явища. Наступний графж (рис. 17) демонструе моделювання спроможност вчених ушверситету за 10 параметрами науково-освiтньоï метрики на

приклад1 кращих з них, як1 претендують на роль KepiBHHKiß наукових шил.

Simulation Results of the 14th Best Professors

120 1.00 0.80 0.60 0.40 020 0.00

■Function of Sc. School

8 9 10 11 12 13 14

-Paper Citatiion

10 11 12 13 14

(0,1)-значення, записаними в лопчних елементах з номерами 0 i 1.

Схема може бути спрощена щодо числа зовншшх входiв, яке на рис. 20 дорiвнюe числу лопчних багатозначних елемен™ першого piB-ня. Багатозначнiсть дае коpистувачевi мож-ливiсть оперувати тшьки такими еталонами значень, яю прописан! як функцюнальш.

Out| 0

Рис. 17. Моделювання спроможност вчених 1нший приклад, представлений на рис. 18, шюст-руе факт валщност кожного вченого спiльно з його кращим науковим результатом по цитова-ностi публжацп в Scopus-метpицi. Графк пока-зуе спpоможнiсть кращих вчених (наукових статей) по метрищ H = 10 + and Paper Citation = 20 + в ушверситеть

Simulation Results of the Best Professors and Papers

30

■ -A-h-lndex

Input sets

10 0 1

1 0 1 0 0 0 0

10 10 0 1 0

10 10 10 0

10 10 110

10 110 0 0

10 110 10

10 1110 0

10 11110 1 1 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 110 0 10 0 110 0 110 110 10 0 0 110 10 11 110 110 1 110 1110 1 1 1 0 0 0 1 1110 0 1 1

Рис. 19. Схема моделювання на сшвпадшня

0 1

[00101011 |

Рис. 18. Аналiз H-index and Citation вчених Результат моделювання показуе, що piвень ви-щих перших наукових результат пов'язаний з апаратними технолопями i матеpiалами та тшьки одна публжащя мае вiдношення до IT-шдустрп програмних додаткiв.

Для моделювання сощальних пpоцесiв всеpединi унiвеpситету слщ використовувати модифжова-ний додаток SoQuaSim для синтезу та аналiзу цифрових пристроив. Логiчна структура, синте-зована в додатку SoQuaSim (рис. 19), оpiентована на пошук позитивного ршення при збiгу по and-операцп двох еталонiв, представлених векторами, як формують значення двох багатозначних (реестрових) змшних: Y=(01101011) and (1100011). Вхщне слово мае збiгатися за вЫма розрядами зi значеннями кубггного вектора для вироблення одиничного значення на виходi логiчного елемента. Розбiжнiсть вектоpiв супро-воджуеться кодовою вщстанню мiж ними, яка формуе интервальне чисельне значення функци належностi m (R, F) = (0,1) входного слова до логiчного iдеалу сощального процесу або явища. Результати моделювання представлен у виглядi стану вектора-стовпця Out, який мютить пооди-нок координати, якщо вхiднi претенденти збта-ються по операцп and (елемент 2) з двома мет-ричними еталонами, представленими векторами

з о

101010

1 1 2 0

[ 1100011 ) ,[00000001 ]

Input sets Out| 0 0 0 0

0 0 1 0 1 0 0 1 1 1 0 0 1 0 1 1 1 0 111

Рис. 20. Структура з багатозначними лопчними входами

Багатозначш лопчш елементи сощальних функцюнальностей. Пропонуеться ршення в частит синтезу лопчних схем для аналiзу сощальних процеав, пов'язане з використанням кубггно-репстрових змшних, як унггарно кодують мно-жину примiтивних значень з багатозначного ушверсуму змшно'ь У цьому випадку будь-яка функщональнють може бути представлена лопчним елементом and (or, or), який мае регiстровi вхiднi змшш, представленi кубiтними векторами. Середне арифметичне значення на виходi логiчного елемента з багатозначними або векторними входами визначаеться збтом сиг-налiв з кубггними векторами за всiма вхщними змiнними. Для цього необхiдно виконувати процедуру, пов'язану з лопчним перетином (and-операцiя) вхiдного сигналу з куб^ним вектором i подальшим xor-порiвнянням результату перетину з вихщним сигналом. Якщо таке порiвняння дорiвнюе нулю за всiма координатами векторiв, то формуеться середне арифметичне значення виходу для одше!' багатозначно!' змшно'ь При на-явностi одиниць на вах виходах змiнних лопчного елемента and його значення буде рiвним

од]

ирицсд^ри шршня]

чення приналежнос

Х1 1Д- & ь

01 к-

Х2 тД- &

02 к-

Х| тД- & ь

01 V-

Хп &

Оп к-

сощальних процес лонними функцiон¡ рис. 21.

Г Х1 И^-ПГ г Х2 и^-пг

| 02 I*—

[ XI |Д-гг

[ Хп и^-ГТ"

| Оп к-_

Рис. 21. Схема мон

Тут порiвнюються чення Х з вщпов еталонних значень

ТРТТТ

вох

" & ■ ©

" & 1 ■ ©

■ & 1 ©

Щ_

| °2 И М П

пристрою для моделюва в X шляхом порiвняння з шьностями р представлен;

Й-Й-Зз-пк.

ггорингу i аналiзу соцiалы процесiв

двшково-кодоваш вхiднi : дними кубiтними вектор

Рис. 24. Метрика ушверситету Ушверсум yHiBepcyMiB (UU) являе собою двоpiв-неву модель процесу або явища, призначену для активного цифрового моделювання з метою точного розшзнавання вхщних великих даних шляхом метричного поpiвняння з заданими еталона-ми.

Вчений (студент, ушверситет), як компонент на-уково-освггнього процесу, використовуе UU-метрику, яка представлена десятьма найваж-лив^ими параметрами, складовими yнiвеpсyмy пpимiтивiв:

1) Grant - отримання вченими R & D-гран™, комерцшних, державних, освггшх i наукових пpоектiв. Grant = {international, national, commercial, industrial, targeted, fundamental, applied, educational, scientific, sport-culture}.

2) Metrics of science - наyкометpiя сощально'! значущост праць ученого: шдекс Хipша, цито-ванiсть, кшьюсть пyблiкацiй. Metrics of science = {scopus, web of science, h-index, google scholar, IEEE Xplore, Springer, Cyberleninka, trust-library, all publications, citation integrally}.

3) Book - монографН', навчальш поабники, нав-чально-методичнi комплекси (УМК), масовi онлайн курси (MOOC). Book = {monographs, international publishing, textbook, tutorial, training manual, scientific report, educational-methodical

complex, MOOC, educational standards, electronic book}.

4) Disser - дисертащ1, захищеш шд кеpiвництвом вченого. Disser = {DrSc, PhDs, MsSc, BaDe}.

5) Patent - патенти, pинковi наyково-освiтнi продукта i сервки. Patent = {discovery, patent, copyright certificate, invention, utility model, software application, author course, author lecture}.

6) Mentoring - участь студен™ шд кеpiвництвом професора у вах видах екстра-активность Mentoring={student's: paper, book, conference, grant, award, olympiad, patent, software, fair, IEEE membership}.

7) Award - нагороди, звання, премН' та дипломи сощального визнання досягнень вченого. Award = {Nobel prize, state prize, international award, title of honor, state awards, academic awards, educational awards, industrial awards, university awards}.

8) Volunteering - оргашзащя i проведення конфе-ренцш, виставок i семiнаpiв. Volunteering = {Organizing: conference, fair, workshop, olympiad, summer school, open lecture, competition, training, membership of specialized scientific board, PC conference, journal edition board, award board}.

9) Publishing - видання жypналiв, фiльмiв i праць конференцш. Publishing = {Edition: journals, conference proceedings, films, electronic portals, websites, web pages, collective monographs}.

10) Networking - укладання договоpiв про спiвпpацю з шдприемствами та yнiвеpситетами. Networking = {Cooperation agreements with: state enterprises, private companies, national universities, foreign companies, foreign universities, writing joint monographs, articles and grants, exchange of students, teachers, exchange of internships}. Кожен з паpаметpiв представлений значеннями, якi в сукупност складають yнiвеpсyм другого piвня. В pезyльтатi виходить UU-метрика функщональност еталонного вченого (студента, yнiвеpситетy), щодо яко'1 можна вимipювати-моделювати явище, що претендуе на дану роль (рис. 25).

Рис. 25. Лопчний кубггний секвенсор для розшзнавання або моделювання бiзнес-пpоцесiв

Ушверситет, як науково-освггня установа, також можна уявити метрично в новш активнш логiчнiй формi унiверсуму унiверсумiв (об'ект-функцiональностi-змiннi-значення): сукупнiсть iстотних компонента, що утворюють online комп'ютинг, де кожен з них представимо ушвер-

сумом значень другого р1вня (рис. 26):

Цели университета = {продукция и сервисы: бакалавры, магистры, кандидаты и доктора наук, образовательные сервисы и стандарты, научные результаты, программные приложе-ния, аппаратные системы}

Бг

Отношения = {конституция, закон о высшем образовании, муниципальное законодательство, устав университета, положения, приказы, распоряжения и традиции}

Управление = {Собрание трудового коллектива, ученый совет, научно-методический совет, экспертные советы, ректорат, советы факультетов и заседания кафедры}

S4

Кадры = {ученые, преподаватели, инженеры, библиотекари, обслуживающий персонал, менеджеры}

Бб

Средства мониторинга процессов = {Отчеты, электронные: ученых, преподавателей, кафедр, факультетов, научных подразделений, университета}

S6

Технологии актюации процессов = {Электронные: сообщения, e-mail, распоряжения, приказы, блокчейн-коды}

Б7

Ресурсы = {абитуриенты, аспиранты, докторанты, финансы: государственные на науку и образование, частные инвестиции оплата за обучение, гранты}

Визуализация состояния = {достижения и недостатки научно-образовательных и финансовых процессов, в наукометрических рейтинговых агентствах, I портале университета, министерства, в социальных сетях}

Бэ

Инфраструктура = {университетские строения, общежития,

лаборатории, стадионы, спортзалы, столовые, клубы, компьютерные сети и телекоммуникации, техника, приборы, мебель, тепло- и электросети}

Рис. 26. Smart Cyber University Наведен вище схеми е тшьки частина сощально-го комп'ютингу - monitoring and analysis. Найбшьш ютотним i дизрапторним компонентом комп'ютингу е controlling, який створюе актю-аторний вплив з арх^ектури, симетричною щодо лопчноТ структури мошторингу. На рис. 27 представлена лопчна структура для генерування актюаторних впливiв на сощальний процес, що використовують засоби мошторингу та аналiзу для форму вання керуючих сигнал ¿в.

Л

Yi

Qi

е

Y?

Q2 U-

©

V-

©

Yn

On

©

Рис. 27. Лопчна структура управлшня

Тут сукупнють актюаторних впливiв формуе ушверсум примiтивiв для кожноТ змшноТ, з яких створюються кубiтнi логiчнi функцiональностi для управлiння кiберсоцiальними процесами i явищами, якi використовують компараторш про-цедури або алгоритми для порiвняння з еталона-ми. Ушверсум актюаторних примiтивiв дае мож-ливють управляти змiнною за допомогою си-нонiмiв, кожен з яких активуе певний процес або явище. Наприклад, змшна активiзацiТ руху довiльного об'екта мае такi варiанти, що станов-лять унiверсум: {поТхали, рушили, покотилися, поскакали, полетши, помчали, потяглися, попря-мували, погнали, побiгли, пiшли, стартанули}. Обов'язковою умовою в пiдборi синонiмiв для змiнноТ е Тх неперетинання з ушверсумом iнших параметрiв, щоб уникнути неоднозначностi по-ведiнки об'екта. Природно, що змшш активiзацiТ своУми унiверсумами створюють команди для управлшня процесами, пов'язаними з людиною, твариною, автомобшем, роботом, дроном, комп'ютером, зброею, техшкою, будинком, ро-бочим мюцем.

Таким чином, логiчна схема для аналiзу соцiаль-ного процесу або явища здатна верифiкувати створену метрику або структуру, моделювати позитивш або негативш рiшення полiтичноТ елiти, передбачати сощальш явища в майбутнь-ому, включаючи деструктивш акцiТ, катаклiзми, колiзiУ, злети i падiння громадян, сощальних груп i держав. Соцiальний комп'ютинг, як i унiверсальний обчислювач, здатний визначати точш рiшення за допомогою лопчних схем ета-лонноТ поведшки людини, соцiальноТ групи або держави. Проблема шдлягае вирiшенню в май-бутньому, полягае в створеннi бази алгоритмiв або схем, з яких можна технолопчно просто син-тезувати юберсощальш метричнi процесори для мошторингу, аналiзу та актюаторного управлiн-ня медициною, транспортом, наукою, освггою, державою, виробництвом, еколопею, юриспру-денцiею, фшансами. 8. Висновок

Наукова новизна полягае в створенш моделей, методiв i архiтектур кiберсоцiального комп'ютингу, спрямованого на автоматичний синтез i аналiз кубiтних логiчних схем, орiенто-ваних на моделювання, мошторинг i управлшня сощальними процесами i явищами, а саме:

1) Удосконалено арх^ектуру memory-driven кiберфiзичного комп'ютингу, яка вiдрiзняеться паралелiзмом процедур синтезу та аналiзу лопчних секвенсорiв, призначених для моделювання сощальних процеЫв i явищ з метою мошторингу та управлшня.

2) Удосконалено кубггно-векторш моделi цифро-вих комбшацшних схем, якi вiдрiзняються

уштарним кодуванням багатозначних логiчних змiнних для синтезу ceKBe^opiB з метою пара-лельного аналiзу кiберсоцiальних процесiв.

3) Вперше запропоновано кубiтний метод синтезу лопчних схем, який характеризуемся уштар-ним кодуванням багатозначних змшних для па-ралельного моделювання юберсощальних про-цесiв i явищ.

4) Вперше запропоновано куб^ний метод пара-лельного аналiзу кiберсоцiальних процесiв, який характеризуеться уштарним кодуванням багатозначних змшних, використовуваних в еталонних лопчних елементах комбшацшних схем.

5) Вперше запропоновано кубгтно-репстровий метод аналiзу, який характеризуеться викори-станням логiчних елеменпв з векторною формою унiтарних кодiв багатозначних змiнних для пара-лельного моделювання юберсощальних про-цесiв.

6) Створено сервю-додатки SoQuaSim, виконано його тестування i верифiкацiю в частиш кубiтних моделей i методiв кiберфiзичного комп'ютингу на прикладах соцiальних процеав, пов'язаних з поведiнкою громадян.

7) Розроблеш кубiтнi моделi, структури даних, методи синтезу та аналiзу лопчних схем фрагмента соцiальних процеав, якi дозволяють мо-делювати реакщю системи вiд прийняття кон-структивних i деструктивних рiшень людини, керiвника, чиновника, завдяки кубiтному опису еталошв поведiнки, що дае можливiсть актю-аторно управляти громадянами для уникнення деструктивних наслiдкiв . Окремi сервюи синтезу та аналiзу кубiтних моделей сощальних процеав реалiзованi у вигщщ програмного додатка SoQuaSim i пройшли представницьку апробацiю в процесi виконання проекту "Smart Cyber University". Середовище проектування: SWIFT, платформа: Macintosh OS X.

Напрями майбутшх дослiджень. Так само як бюлопчш вiруси деструктурують людину, соцiальнi вiруси (корупцiя, злодшство, тероризм, забруднення планети, бунти, революци, вiйни) вражають органiзм людства в масштабах планети, несучи на той свгг мшьйони життiв. Причиною цього завжди е аморальшсть i некомпе-тентнiсть полгтично! ел^и державних утворень, яка формуе сощальш хвороби «брудних рук». Якщо врахувати, що зщлити полiтичну елiту можна шляхом тривалого процесу li «саштарно!» освiти, необидно шукати альтернативнi технологи боротьби проти соцiальних вiрусiв. Одним з можливих варiантiв може бути сощальний iмунiтет, як кiберфiзичний моральний сощаль-ний комп'ютинг метричного вичерпного мошто-рингу всiх процеав i явищ для цифрового human-free управлшня громадянами на основi

моделювання i передбачення наслiдкiв вiд прийняття ршень. Комп'ютинг завжди, с^зь i в усь-ому пояснюе природу процешв i явищ, допомагае вирiшувати актуальнi питання гармонiйного i морального розвитку людства. Ось кшька при-кладiв комп'ютингу. Всесвiт мае гармоншний геном циктчно! змiни в метрищ: матерiя i енергiя, прогар i час - Cosmological Computing. Людство також прагне до гармоншно! змiни мо-ральних вiдносин для досягнення сощально! справедливой шляхом цифрового мошторингу та автоматичного управлiння при наявност ре-сурсiв в метрищ: матерiя i енергiя, простiр i час -Humanity Computing. Геном людини формуе гармоншний натвцикл змши шляхом зародження, розвитку, старшня i вмирання в метрицi ре-сурсiв: матерiя i енергiя, прогар i час - Human Computing. Геном комп'ютингу також мае гар-моншну форму розвитку технологiй, елементно! бази, системних, алгоритмiчних, програмних i архiтектурних рiшень в метрицi: матерiя i енергiя, простiр i час - HW-SW Computing. Юбермедичний комп'ютинг (КМК) - довiчний монiторинг душевного i фiзичного здоров'я кож-но! людини з моменту ii народження в цiлях активного управлшня И поведшкою в форматi 24/7 для запобiжникiв хвороб шляхом створення цифрового асистента, який допомагае приймати оптимальнi рiшення по стратеги i тактицi по-ведiнки для забезпечення високо! якостi життя. КМК е альтенативою до стратеги сучасно! меди-цини, що полягае в лшуванш хвороб, отриманих в результатi неправильного вибору повсякденних i довготривалих ршень, пов'язаних з незнанням функцiональних особливостей свого оргашзму та впливу на нього навколишньо! дiйсностi. За-побшати хворобам шляхом моделювання можливих варiантiв поведiнки, а не пояснювати, чому вони сталися, забезпечувати яюсть життя, а не яюсть л^вання на основi перманентного метричного мониторингу стану душi, тiла i навко-лишнього середовища з метою цифрового оптимального управлiння поведiнкою людини. При цьому корекцiя природних помилок i отриманих травм е лише корисним доповненням до засобiв забезпечення якост життя людини. Бюком-п'ютинг, як мошторинг i управлiння бюлопчни-ми процесами, е найбiльш суттевою областю в пiзнаннi життя (синтез i аналiз), яка найменш вивчена вченими i практиками. Адитивний комп'ютинг е безвщхщною технологiею виро-щування або 3 (4) D-друкування комп'ютерiв i !х компонентiв, технiчних конструкцш, будинкiв, продуктiв харчування, бiоiнженерних частин людського тша.

OKpeMi висновки. Беручи до уваги дизрапторну аксiому, що комп'ютинг, як процес, е первинним

по вщношенню до явищ, якi вш пояснюе, пород-жуе, обслуговуе i використовуе, можна зробити кiлька iстотних практично-орiентованих виснов-кiв: 1) Замiсть ушверсального цiльового кри-терiю ефективностi: час-грошьяюсть вводиться вимiр процесу або явища в метрицi двох взаемодiючих пар: прогар-час, матерiя-енергiя. 2) Будь-який процес спрямований на змiну явища в метрищ параметрiв простiр-час, матерiя-енергiя для досягнення мети. 3) Процес ре-алiзуеться, реально чи вiртуально, в архiтектурi або моделi комп'ютингу, який визначаеться вюь-мома взаемоддачими компонентами: мета, вiдносини, вiзуалiзацiя, управлiння, виконання, ресурси, монiторинг, актюащя. 4) Будь-який соцiальний процес може i повинен бути реалiзо-ваний у формат комп'ютингу, де головною вщмшшстю вiд вше! передютори людства е циф-ровий монiторинг i актюаторне human-free online управлiння. 5) Юберсощальний комп'ютинг мае сенс лише в р^ прямо! i безпосередньо! взаемодi! кожного громадянина з будь-якими сервюами монiторингу та управлiння, що усува-ють армiю чиновникiв. 6) Громадянин не повинен вступати в стосунки з чиновниками при от-риманш сервiсiв, тiльки юбер-роботи-автомати обслуговують людину. 7) Кiберсоцiальний комп'ютинг своею моральшстю виключае се-редньовiчну дискримiнацiю громадян за расою, нацюнальнютю, релiгiею, iсторiею, культурою, мовою, вшом, статтю та мiсцем народження. Л1тература:

1. https://www.gartner.com/smarterwithgartner/5-trends-emerge-in-gartner-hype-cycle-for-emerging-technologies-2018/

2. https://www.gartner.com/doc/38915697src Id=1-7251599992&cm_sp=swg-_-gi-_-dynamic

3. Gupta A. and Jha R.K. "A Survey of 5G Network: Architecture and Emerging Technologies," in IEEE Access, vol. 3, pp. 1206-1232, 2015.

4. Zhu C., Leung VCM, Shu L. and Ngai ECH. "Green Internet of Things for Smart World," in IEEE Access, vol. 3, pp. 2151-2162, 2015.

5. Christidis K. and Devetsikiotis M. "Blockchains and Smart Contracts for the Internet of Things," in IEEE Access, vol. 4, pp. 2292-2303, 2016.

6. Blockchains: How They Work and Why They'll Change the World IEEE Spectrum. October 2017.

7. Zanella A., Bui N., Castellani A., Vangelista L. and Zorzi M. "Internet of Things for Smart Cities," in IEEE IoT Journal, vol. 1, no. 1, pp. 22-32, Feb. 2014.

8. Frahim J. Securing the Internet of Things: A Proposed Framework / J. Frahim // Cisco White Paper. 2015.

9. Kharchenko V. Green IT Engineering: Concepts, Models, Complex Systems Architectures / V. Kharchenko, Y. Kondratenko, J. Kacprzyk (Eds.) // In the book series

"Studies in Systems, Decision and Control" (SSDC). Vol.

1. Berlin, Heidelberg: Springer International Publishing.-2017.

10. Kharchenko V. Green IT Engineering: Components, Networks and Systems Implementation / V. Kharchenko, Y. Kondratenko, J. Kacprzyk (Eds.) // In the book series "Studies in Systems, Decision and Control" (SSDC). Vol.

2. Berlin, Heidelberg: Springer International Publishing.-2017.

11. Memory-Driven Computing. [Online]. Available: https: //www .labs.hpe.com/next-next/mdc

12. Benenti G., Casati G., Strini G. Principles of Quantum Computation and Information. Vol. 1: Basic Con-cepts.World Scientific. 2004. 256 p.

13. Imai Hiroshi, Hayashi Masahito. Quantum Computation and Information. From Theory to Experiment. Springer. 2006. 234 p.

14. Nielsen MA, Chuang IL Quantum Computation and Quantum Information. Cambridge University Press. 2010. 710 p.

15. Abramovici M. Digital System Testing and Testable Design / M. Abramovici, MA Breuer and AD Friedman.-Comp. Sc. Press. 1998. 652 р.

16. Benso A. Control-flow checking via regular expressions / A. Benso, S. Di Carlo, G. Di Natale, P. Prinetto, L. Tagliaferri // Proc. 10th Asian Test Symposium.- Kyoto.-2001. P. 299-303. [Online]. Available: http://dl.acm.org/citation.cfm?id= 872025.872649

17. Vladimir Hahanov. Cyber Physical Computing for IoT-driven Services. New York. Springer. 2018. 279p.

18. Hahanov V.I. Qubit technologies for analysis and diagnosis of digital devices / VI Hahanov, T. Bani Amer, SV Chumachenko, EI Litvinova // Electronic Modeling. Vol. 37, no. 3. 2015. P. 17-40.

19. Hahanov V.I. Kubitnie strukturyi dannyih vyichislitelnyih ustroystv / V. I. Hahanov, V. Garibi, E. I. Litvinova, A. S. Shkil // Elektronnoe modelirovanie. 2015. T. 37, # 1. S. 76-99.

20. Hahanov I. QuaSim - Cloud Service for Digital Circuits Simulation / I. Hahanov, W. Gharibi, I. Iemelianov, T. Bani Amer // Proc. of IEEE East-West Design & Test Symposium. 2016. Yerevan, Armenia. P. 363-370.

Надшшла до редколегп 02.06.2018 Рецензент: д-р техн. наук, проф. Дрозд О.В. Соклакова Тетяна Ii opiitiia, шженер кафедри АПОТ ХНУРЕ. Науковi штереси: проектування та тестування цифрових систем. Хобг подороже. Адреса: Укра!на, 61166, Харюв, пр. Науки, 14, e-mail: te-tiana.soklakova@gmail.com.

Абдуллаев Вугар Гаджимахмудович, канд. техн. наук, доцент кафедри «Комп'ютерна iнженерiя технологи та програмування» Азербайджансько! Державно! Нефтяно! Академп (АДНА), 1нститут Юбернетики НАНА. Науковi штереси: шформацшш технологи,

веб-програмування, мобшьш додатки. Захоплення: электронна комерщя, B2B, B2C проекти, науковi книги, спорт. Адрес: Азербайджан, AZ1129, Баку, ул. М. Гади, 53, кв. 81, тел. (99412)5712428, (050)3325483, е-mail: abdulvugar@mail.com

Хаханов Володимир 1вамович, д-р техн. наук, проф., головний науковий спiвробiтник кафедри АПОТ ХНУРЕ. Науковi iнтереси: проектування та тестування цифрових систем. Хобг футбол, прсью лижи. Адрес: Укра1на, 61166, Харюв, пр. Науки, 14, email: hahanov@icloud.com.

Soklakova Tetyana Igorevna, engineer, Design Automation Department, NURE. Scientific interests: design and test of digital systems. Hobbies: Traveling. Address: Ukraine, 61166, Kharkiv, Nauka Ave, 14, e-mail: tetiana.soklakova@gmail.com

Abdullaev Vugar Gadzhimakhmudovich. Cand. tech. Sci., Associate Professor of Computer Engineering and Technology Programming at the Azerbaijan State Oil Academy (ASAN), Institute of Cybernetics of ANAS. Scientific interests: information technology, web programming, mobile application. Hobbies. e-commerce, B2B, B2C projects, science books, sports. Address: Azerbaijan, AZ1129, Baku, M. Gadi, 53, apt. 81, tel. (99412) 5712428, (050) 3325483, e-mail: abdulvugar@mail. com

Hahanov Vladimir Ivanovich, Dr., Prof., Chief Scientific Officer, Design Automation Department, NURE. Scientific interests: design and testing of digital systems. Hobby: football, downhill skiing. Address: Ukraine, 61166, Kharkov, Science, 14, e-mail: hahanov@icloud.com.