ПРИКЛАДНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

Эволюция криптоэкономических систем через призму математического моделирования динамики сетевых взаимодействий

Авторы

  • Андрей Викторович Михайлов Дальневосточный федеральный университет

Как цитировать

ГОСТ Михайлов А. В. Эволюция криптоэкономических систем через призму математического моделирования динамики сетевых взаимодействий // Академический исследовательский журнал. 2023. Т. 1. № 1. С. 94-104. DOI: 10.25726/f7189-1512-8233-y
APA Михайлов, А. В. (2023). Эволюция криптоэкономических систем через призму математического моделирования динамики сетевых взаимодействий. Академический исследовательский журнал, 1(1), 94-104. https://doi.org/10.25726/f7189-1512-8233-y

Аннотация

Данная статья посвящена исследованию эволюции криптоэкономических систем через призму математического моделирования динамики сетевых взаимодействий. Введение обосновывает актуальность изучения криптовалют и блокчейн-технологий как новых финансовых механизмов, способных радикально изменить мировой экономический ландшафт. Современные криптоэкономические системы характеризуются высокой степенью сложности, обусловленной множеством взаимосвязанных субъектов, что требует применения новейших методов математического анализа для выявления внутренних закономерностей их развития. В разделе методологии описываются используемые инструменты и подходы: теория графов, стохастическое моделирование и методы динамики сложных сетей. Математическая модель, предложенная в статье, позволяет исследовать изменения сетевых структур во времени, учитывать нелинейность процессов самоорганизации и моделировать влияние внешних и внутренних факторов на устойчивость системы. Для верификации модели применялись численные эксперименты с использованием реальных данных крипторынков, что позволило оценить точность и предсказательную способность разработанного подхода. Результаты исследования демонстрируют, что динамика криптоэкономических систем подвержена как случайным, так и детерминированным изменениям, связанным с фазовыми переходами и процессами самоорганизации. Анализ показал, что ключевые параметры моделей – коэффициенты взаимодействий между элементами сети и масштабы нелинейных флуктуаций – существенно влияют на развитие системы. Обсуждение результатов указывает на возможность использования математического моделирования для прогноза кризисных явлений в криптоэкономике и разработки рекомендаций по стабилизации цифровых финансовых платформ. Заключительный раздел подчеркивает значимость интеграции математических моделей в практику анализа криптоэкономических систем. Полученные данные могут стать основой для разработки новых стратегий управления, направленных на повышение устойчивости и безопасности цифровых финансовых инструментов. Таким образом, представленное исследование не только расширяет теоретические знания о динамике сетевых взаимодействий, но и обеспечивает практическую ценность для специалистов в области криптовалют, финансов и математического моделирования, способствуя совершенствованию методов анализа сложных экономических систем.

Ключевые слова

эволюция криптоэкономика моделирование динамика сетевые взаимодействия

Библиографические ссылки

Асанович В.Я., Маньшин Г.Г., Пышкин А.Б. Моделирование социально-экономической динамики развивающихся систем // Проблемы прогнозирования и государственного регулирования социально-экономического развития: мат. VII Межд. науч. конф. Под ред. С.С. Полоника. 2006. С. 105-107.

Бояр-Созонович А.С. Экономико-теоретические аспекты денежной системы, основанной на криптовалюте // Авиация и космонавтика 2017: тезисы. М.: Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет), 2017. С. 532-533.

Злобина С.Л. Исследование математических моделей равновесного и стабильного развития социальных систем: дисс. … канд. физ.-мат. наук. Кемерово: Кемеровский государственный университет, 2003.

Зоидов К.Х. Математические и компьютерные модели циклического развития экономической динамики // Современные проблемы математики и ее приложения: мат. науч. конф. Академия наук Республики Таджикистан, Институт математики, Вологодский государственный технический университет, Таджикский национальный университет. 2011. С. 40-42.

Зоидов К.Х., Зоидов З.К. Исследование динамики циклического развития социально-экономических систем // Формирование финансово-кредитных механизмов обеспечения стабильности и экономического роста с учетом перспектив развития интеграции в ЕАЭС: мат. Межд. науч.-прак. конф. 2016. С. 198-207.

Казиев В.М., Казиева Б.В. Моделирование криптовалютных систем как системы «роящихся частиц» // Нелокальные краевые задачи и родственные проблемы математической биологии, информатики и физики: мат. VI Межд. науч. конф. Нальчик: Институт прикладной математики и автоматизации – филиал ФГБНУ «Федеральный научный центр «Кабардино-Балкарский научный центр Российской академии наук», 2021. С. 93-94.

Кастальский И.А. Математические модели сетевых динамических систем с энергоэффективным типом коммуникаций: структуры, устойчивость, приложения. НИР: грант № СП-3409.2022.5. М.: Совет по грантам Президента Российской Федерации. 2022.

Кондукторов А.С. Криптоденежная система, или финансовая мечта антиутописта // Вестник Саратовской государственной юридической академии. 2021. № 1 (138). С. 216-222.

Лебедева Л.Н. Современные подходы к моделированию социальных сетей // Технологическая перспектива в рамках Евразийского пространства: новые рынки и точки экономического роста: мат. V Межд. науч. конф. 2019. С. 220-223.

Лесько С.А., Жуков Д.О., Истратов Л.А. Модели описания динамики блокировки узлов вычислительных сетей вирусами на основе использования перколяционных кинетических и стохастических методов // Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. 2020. № 52. С. 22-32.

Нечаев Ю.И., Осипов В.П. Моделирование эволюционной динамики неоконфликтных систем на основе суперкомпьютерной платформы // Мат. XII Межд. конф. по прикладной математике и механике в аэрокосмической отрасли (NPNJ'2018). 2018. С. 626-629.

Оганесян И.Р. Разнообразие и потенциал упорядочивания на криптовалютном рынке и моделирование ситуаций // Валютное регулирование. Валютный контроль. 2022. № 2. С. 14-23.

Чиркунов К.С. Мультиагентный подход и моделирование поведения взаимодействующих иерархических систем экономической природы: дисс. … канд. физ.-мат. наук. Институт систем информатики им. А.П. Ершова Сибирского отделения Российской академии наук. Новосибирск, 2012.

Чуянов А.Г., Симаков А.А. Обеспечение информационной безопасности в компьютерных системах: уч. пос. Модели криптосистем. Омск: Омская Академия МВД России, 2012. С. 80-119.

Shayakhmetova B.K., Ten T.L., Kogay G.D., Omarova Sh.E. Models of interaction of cryptography and chaotic dynamics // Karaganda University bulletin. Mathematics Series. 2019. № 2(94). С. 141-148.

Опубликован

2025-05-26

Выпуск

Раздел

ПРИКЛАДНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

Метрики

348 просмотров
0 скачиваний
Хотите опубликоваться?
Подать статью

Машиночитаемые метаданные

Похожие статьи

1 2 3 4 > >> 

Вы также можете начать расширеннвй поиск похожих статей для этой статьи.