Математичне моделювання процесу поширення інформації на основі принципів теплопровідності
Information diffusion, a fundamental process underlying societal evolution and decision-making, shares intriguing analogies with thermodynamics. This paper presents a mathematical model that bridges these domains by proposing an analogy between thermodynamics and information theory. The study introd...
Gespeichert in:
| Datum: | 2025 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Englisch |
| Veröffentlicht: |
The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute"
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://journal.iasa.kpi.ua/article/view/298721 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | System research and information technologies |
| Завантажити файл: |  |
Institution
System research and information technologies| _version_ | 1867334441142059008 |
|---|---|
| author | Rets, Vadym Ivokhin, Eugene |
| author_facet | Rets, Vadym Ivokhin, Eugene |
| author_institution_txt_mv | [
{
"author": "Vadym Rets",
"institution": "Taras Shevchenko National University of Kyiv, Kyiv"
},
{
"author": "Eugene Ivokhin",
"institution": "Taras Shevchenko National University of Kyiv, Kyiv"
}
] |
| author_sort | Rets, Vadym |
| baseUrl_str | http://journal.iasa.kpi.ua/oai |
| collection | OJS |
| datestamp_date | 2025-11-09T00:01:30Z |
| description | Information diffusion, a fundamental process underlying societal evolution and decision-making, shares intriguing analogies with thermodynamics. This paper presents a mathematical model that bridges these domains by proposing an analogy between thermodynamics and information theory. The study introduces a solved heat equation as a foundational framework to model information diffusion within societal contexts. The specified societal conditions embedded within the solved heat equation are central to this model. These conditions encapsulate the susceptibility of a society to assimilate new information, the constraints dictating the number and nature of available information sources, and the dynamics of information distribution characterized by its aggressiveness. The relationship between information diffusion and thermodynamics lies in their inherent propensity to seek equilibrium or optimal states. Leveraging this analogy, the solved heat equation becomes a potent tool to simulate the dynamics of information spread, analogous to the flow of thermal energy within physical systems. This work aims to stimulate further inquiry into the parallels between thermodynamics and information theory, presenting a theoretical framework and software implementation that open new avenues for understanding and modeling information diffusion dynamics within complex societal systems. |
| doi_str_mv | 10.20535/SRIT.2308-8893.2025.3.10 |
| first_indexed | 2025-11-09T02:11:02Z |
| format | Article |
| fulltext |
V.O. Rets, E.V. Ivohin, 2025
128 ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2025, № 3
UDC 004.942
DOI: 10.20535/SRIT.2308-8893.2025.3.10
MATHEMATICAL MODELING OF INFORMATION DIFFUSION
PROCESS BASED ON THE PRINCIPLES
OF THERMAL CONDUCTIVITY
V.O. RETS, E.V. IVOHIN
Abstract. Information diffusion, a fundamental process underlying societal
evolution and decision-making, shares intriguing analogies with thermodynamics.
This paper presents a mathematical model that bridges these domains by proposing
an analogy between thermodynamics and information theory. The study introduces a
solved heat equation as a foundational framework to model information diffusion
within societal contexts. The specified societal conditions embedded within the
solved heat equation are central to this model. These conditions encapsulate the
susceptibility of a society to assimilate new information, the constraints dictating the
number and nature of available information sources, and the dynamics of
information distribution characterized by its aggressiveness. The relationship
between information diffusion and thermodynamics lies in their inherent propensity
to seek equilibrium or optimal states. Leveraging this analogy, the solved heat
equation becomes a potent tool to simulate the dynamics of information spread,
analogous to the flow of thermal energy within physical systems. This work aims to
stimulate further inquiry into the parallels between thermodynamics and information
theory, presenting a theoretical framework and software implementation that open
new avenues for understanding and modeling information diffusion dynamics within
complex societal systems.
Keywords: information diffusion, heat equation modeling, partial differential equa-
tions, information propagation, temperature distribution, physical process analogy,
information flow analysis, system analysis, mathematical modeling.
INTRODUCTION
In today’s information world, the distribution of information is a key process that
affects the evolution of society, decision-making paradigms, and technological
progress. The goal of information is to empower and educate consumers and help
them make choices that can affect everything from choosing a book to choosing a
government. However, information varies in both quality and impact. In recent
years, the number of accidental and intentional consequences of using social net-
work platforms to spread misinformation has increased [1]. If we perceive news
as a description of current, real and important events [2] that affect people [3],
then fake news is a whole ecosystem of information that includes both the distri-
bution of true information and the creation and distribution of misinformation [3,
4]. Fake news is used to create disinformation articles, hoaxes, rumors, parodies,
incorrect editorials, incorrect facts, etc. Such a variety of goals, channels, sources
and motivations makes it difficult to understand their spread.
In order to learn how to properly use information as a tool that would play in
favor of its user, you need to be able to model it. To do this, you can present a
mathematical model of information distribution based on predetermined
parameters, such as:
Mathematical modeling of information diffusion process based on the principles …
Системні дослідження та інформаційні технології, 2025, № 3 129
perception of new information by society;
imitations on the number and “aggressiveness” of information sources;
time limit during which the news distribution process takes place.
The diffusion approach can be singled out among the most well-known and
meaningful approaches used in the research of information distribution processes
[5, 6]. Using the results of research on the relationship between the equations of
thermodynamics and information theory, it is possible to draw a parallel and build
a diagram of heat distribution in a one-dimensional rod to model the distribution
of information in a linear graph of social relations, considering the linear graph as
a subgraph of the tree of the social hierarchy [7].
HEAT EQUATION
The heat conduction equation is a well-known fundamental differential equation
in partial derivatives, which is widely used in physics, engineering and various
scientific fields. It describes how the distribution of heat changes over time in a
certain region of space. Mathematically, it relates the rate of temperature change
to the spatial distribution of temperature and time.
The general form of the heat conduction equation in one-dimensional space
is represented by the formula [8]:
,
2
2
x
u
t
u
where the function ),( txu represents the temperature or distribution of heat in the
material at a certain place and at a certain time, t denotes a time variable, x denotes a
spatial coordinate, is the coefficient of thermal conductivity, which is a constant
for each material that characterizes the rate of diffusion heat through the material.
FORMULATION OF THE PROBLEM
In the real world, it is appropriate to consider the process of information distribu-
tion with several sources that have certain limitations. These can be television
channels, Internet blogs, or even just people who in one way or another notify
people around them about news or facts known to them.
Having set the goal of raising public awareness of a certain news (which can
be both true and deliberately incorrect), it is necessary to calculate the optimal
location of information sources to achieve the desired level of awareness – based
on pre-established constraints, among which:
the maximum number of sources;
“aggressiveness” of the source, i.e., how quickly the parts of society con-
nected with it will receive new information [9];
maximum allotted time.
In this case, knowing the data on the attitude and receptivity of the society to
new information, it is possible to draw a parallel with the processes characteristic
to that of thermodynamics [10] — the distribution of information in society can
V.O. Rets, E.V. Ivohin
ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2025, № 3 130
be formalized on the basis of the propagation of heat in the material. At the same
time, its thermal diffusivity can be considered as susceptibility to new informa-
tion, and the “aggressiveness” of the sources will be determined by the maximum
temperature of the heating element. For simplicity of initial calculations, it can be
assumed that information is not lost in the system, that is, there is no “forgetting”
effect, which means no heat exchange of the material with the surrounding envi-
ronment. To conduct the research, we will consider a linear graph of social rela-
tions, the mechanistic analogue of which will be a completely isolated one-
dimensional rod with a thermal conductivity coefficient . Then the achievement
of the desired level of awareness can be considered as heating the rod at least by
∆t degrees with the help of heating sources of temperature T1 evenly located in the
rod for the maximum time tmax with the initial temperature of the rod equal to
zero, which is in turn equal to the temperature of the environment.
PROPOSITION
Given the given restrictions (on the number of heating elements, their maximum
temperature, and heating time), we can conclude that under certain conditions it
will not be possible to heat the entire rod with one source, so it is worth consider-
ing splitting the rod into equal parts, in the center of each of which a heating ele-
ment can be placed. Thus, by dividing the general problem of calculating the tem-
perature distribution UL(х,t) along a rod of length L into equal subtasks of heating
parts of the rod ),( txUi , ni ,1 , where n is the number of subtasks, we can study
only the case of heating one of them to obtain a complete picture of the experi-
ment:
,], [,),(
;], [,),(
;], [,),(
,
1
212
101
nnn
L
xxxtxU
xxxtxU
xxxtxU
txU
. ,1 1 n
L
xxni ii
Since the heating of a part of the rod occurs in the middle equally in both
directions, the subtask is decomposed into two more identical problems of
calculating ),(2/ txUi with the heating of a part of the rod on one side, 1,i n . At
the same time, for each ni ,2 , the boundaries of the neighboring problems 1iU
and iU will not have heat exchange due to the same heat dynamics (due to the
same size of the neighboring subtasks’ definition regions and the same power of
their heating elements), which means that in the 2/iU problems, we can consider
a completely isolated rod except for the heated side. Due to the completely
identical conditions for each part of the rod, the ),(2/ txUi problems are identical,
so their solution can be denoted as ),( txu . The tasks will be as follows: find the
solution to the equation
2
2
x
u
t
u
with boundary conditions
Mathematical modeling of information diffusion process based on the principles …
Системні дослідження та інформаційні технології, 2025, № 3 131
,),0( 1Ttu ,0),(
),(
tLu
x
txu
x
Lx
and the initial condition .0)0,( xu
SOLUTION OF THE SUBTASK
First, let’s determine the steady solution su , which determines the equilibrium
state. By solving the differential equation
0
2
2
dx
ud s
we have
1
'
1 0)0( TuALuTBuBAxu ss .
In this case, until the moment of equilibrium, ),( txu will be influenced by
the function ),( txv , then ),( txu can be written as:
),(ν),( 1 txTtxu . (1)
We solve a similar problem with respect to ν:
2
2νν
xt
,
with boundary conditions
,0),(ν
),ν(
;),ν(
tL
x
tx
tx
x
Lx
and initial condition
.)0,(ν 1Tx
Apply the method of separating variables
)()(),( tTxXtx . (2)
Substitute into the equation and get
)()()()( tTxXtTxX ,
T
T
X
X
.
We have two equations:
0X X , (3)
. 0 TT (4)
Solve (3):
.0)(
,0)0(
,0
LX
X
XX
Considering the following intervals
1. 2 0 , 2. 0 , 3. 2 0 ,
V.O. Rets, E.V. Ivohin
ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2025, № 3 132
we obtain that the solutions are nontrivial only for the first interval, and we have
the following values:
,2,1,0,
2
1
n
L
n
n .
Therefore, the solutions of (3) take the following form )(xX n
,
2
1
sin x
L
n
Dn
,2,1,0n .
Let’s return to equation (4) 0 TT . The solution to this equation is as
follows tAetT )( .
For each Xn(x) with an eigenvalue n , we set )(tTn to t
nn
neAtT )( .
Now we can write down the general form of the solution to (2):
t
n
n
ne
L
xn
Atx
2
1
sin),(ν
0
.
Consider the initial condition for finding nA :
1
0
2
1
sin)( T
L
xn
Ax n
n
.
Using the orthogonality property of the eigenfunctions of the Sturm–
Liouville problem [11]:
nn
n
n XX
X
A
,
,
from where
1
0
1
2 2
sin
L
n
n x
T
A dx
L L
,
)12(
1
2
2
cos4
)12(
1
2
2
cos22 1
1
n
n
T
n
n
L
L
T
An .
Substituting this value into (1), we have a solution to the problem for half of
one part of the rod:
1
2
1
0
1 2
1
sin
12
1
2
2
cos4
),( Te
L
xn
n
n
T
txu
t
L
n
n
Mathematical modeling of information diffusion process based on the principles …
Системні дослідження та інформаційні технології, 2025, № 3 133
APPLICATION OF THE SOLUTION
Substituting maxtt into the resulting formula, we can obtain the function )(xu
of the rod temperature distribution at the maximum permissible time point. Since
in the context of the task at hand, it is necessary to raise the temperature of the rod
by at least ∆t, i.e., from 0 to a certain 12 TT , it is necessary to find such
2Tx x ,
at which 2T will be achieved. To do this, we can use the dichotomy method,
which will give us half the lengths of the maximum size parts of the rod. After
that, the partition length nL can be found by the formula:
2
2 T
p x
L
L .
Further, we can perform additional optimization procedures using similar
approaches:
reduce the heating time so that the temperature at the point
2Tx does not
rise above 2T .
reduce the temperature of the heating element so that the temperature at
the point
2Tx does not rise above 2T during the specified time.
IMPLEMENTATION
In the course of the study, the described algorithm was implemented in Python
with visualization using the methods of the Matplotlib package and two optimiza-
tion options — time and maximum temperature.
As an example, let’s take the problem of heating an aluminum rod with a
length of 30 centimeters, a maximum temperature of 100º, and a maximum time
of 2 minutes. After performing the described calculations, we get that in order to
achieve the desired result, it is necessary to break the rod into 6 equal parts. The
steps of simulating the heating process using the described software can be seen
in Figs. 1–3.
Fig. 1 shows the temperature distribution at the beginning of the simulation,
where heating took place for a third of the maximum time. It can be noted here
Fig. 1. The temperature distribution at the beginning of the simulation
V.O. Rets, E.V. Ivohin
ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2025, № 3 134
that the distribution corresponds to the described model — at the heating points,
the temperature is maximum from the beginning of the simulation, and in the
neighboring regions it is distributed according to the distance from the heating
elements. Also, the desired temperature along the rod is indicated in gray in the
figures — it should be achieved within a given time.
In Fig. 2 shows the distribution at the time of two-thirds of the maximum
time — the temperature along the entire rod has increased significantly, steadily
approaching the desired level.
Finally, Fig. 3 shows the final state — the desired temperature has been reached
along the entire rod, which means that the program has completed execution.
It should be noted that the temperature scale can be either in Kelvin or in
Celsius, since the heating process in the context of the task depends only on the
temperature difference between the heating source and the initial state, and the
calculations are performed in the Celsius–Kelvin dimensional scale.
The proposed approach made it possible to study and compares the results
obtained in the process of information distribution in social groups. Taking into
account the assumed analogy between the process of heat exchange and
information distribution, a comparison was made using the indicators of iron as a
material whose thermal conductivity determines the part of society with a low
level of perception of new information, and aluminum to describe the
Fig. 3. The desired temperature has been reached along the entire rod
Fig. 2. The distribution at the time of two-thirds of the maximum time
Mathematical modeling of information diffusion process based on the principles …
Системні дослідження та інформаційні технології, 2025, № 3 135
representatives of society who are prone to easy assimilation and perception of
information. The length of the respective material was used to represent the
conditional size of the studied society: 3 meters for small groups and 50 meters
for large groups. The threshold value of heating corresponding to the level of
awareness was set at 40º, and the heating source for the level of exposure at 100º.
The maximum time is 20 minutes (see results in Table).
T a b l e
Sources
Perception type
The required
number of sources
Conventional length of
a separate zone of influence
High perception, small society 6 0.5
Low perception, small society 24 0.12
High perception, big society 93 0.54
Small perception, big society 389 0.13
CONCLUSION
This article investigates one of the approaches to the mechanistic application of
models based on the use of the heat conduction equation to model and simulate
the process of information multi-source distribution in a society. The problem is
solved by analogizing a linear graph of social relations as a one-dimensional ho-
mogeneous rod, which makes it possible to find the required number of informa-
tion sources to achieve the required level of selected information awareness in
society within a given time. To conduct a simulation study of the found model, a
software tool was created in Python and the Matplotlib visualization package,
which finds the required number of sources under the specified conditions and
conducts a simple visualization of the temperature distribution during the process
of information distribution (“heating”). A qualitative improvement of the results
obtained could be to perform similar calculations in two-dimensional space,
which would allow for a more accurate modeling of connections in social groups.
An important result should also be the study of the heating processes of a non-
insulated rod or plate, for which the factor of information forgetting is added. This
approach can be used to model real information diffusion processes to analyze
existing news distribution, or to develop and simulate information campaigns for
the effective distribution of desired information, such as advertising.
REFERENCES
1. “Digital Wildfires,” World Economic Forum, 2018. Available: http://reports. wefo-
rum.org/global-risks-2018/digital-wildfires/
2. James W. Kershner, The Elements of News Writing. Boston, MA: Pearson Allyn and
Bacon, 2005.
3. Brian Richardson, The Process of Writing News: From Information to Story. Boston,
MA: Pearson, 2007.
4. Claire Wardle, “Fake News. It’s Complicated,” Medium. Available: https://medium.
com/1st-draft/fake-newsits-complicated-d0f773766c79
5. E.V. Ivohin, O.F. Voloshyn, M.F. Makhno, “Modeling of Information Dissemination
Processes Based on Diffusion Equations with Fuzzy Time Accounting,” Cybernetics
and Systems Analysis, 57(6), pp. 896–905, 2021. doi: https://doi.org/10.1007/
s10559-021-00416-z
6. E.V. Ivokhin, L.T. Adzhubey, Y.A. Naumenko, M.F. Makhno, “On one approach to
using of fractional analysis for hybrid modeling of information distribution proc-
V.O. Rets, E.V. Ivohin
ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2025, № 3 136
esses,” System Research and Information Technologies, no. 4, pp. 128–137, 2021.
doi: https://doi.org/10.20535/SRIT.2308-8893.2021.4.10
7. M. Boguná, R. Pastor-Satorras, A. Díaz-Guilera, A. Arenas, “Models of social net-
works based on social distance attachment,” Physical review E, 70(5), 056122, 2004.
doi: 10.1103/PhysRevE.70.056122
8. John Rozier Cannon, “The one-dimensional heat equation,” Encyclopedia of Mathe-
matics and its Applications (23). Cambridge University Press, 1984. doi:
https://doi.org/10.1017/CBO9781139086967
9. M. MacKuen, “Exposure to information, belief integration, and individual respon-
siveness to agenda change,” American Political Science Review, 78(2), pp. 372–391,
1984. doi: https://doi.org/10.2307/1963370
10. S. Diakonova, S. Artyshchenko, D. Sysoeva, I. Surovtsev, M. Karpovich, “On the
application of the thermal conductivity equation to describe the diffusion process,”
in E3S Web of Conferences, vol. 175, p. 05050. EDP Sciences, 2020. doi:
https://doi.org/10.1051/e3sconf/202017505050
11. M.A. Al-Gwaiz, Sturm-Liouville theory and its applications. Springer, 2008, 264 p.
doi: https://doi.org/10.1007/978-1-84628-972-9
Received 15.03.2024
INFORMATION ON THE ARTICLE
Eugene V. Ivokhin, ORCID: 0000-0002-5826-7408, Taras Shevchenko National Univer-
sity of Kyiv, Ukraine, e-mail: ivohin@univ.kiev.ua
Vadym O. Rets, ORCID: 0009-0007-8632-7010, Taras Shevchenko National University
of Kyiv, Ukraine, e-mail: vadym.rets@gmail.com
МАТЕМАТИЧНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ПРОЦЕСУ ПОШИРЕННЯ ІНФОРМАЦІЇ
НА ОСНОВІ ПРИНЦИПІВ ТЕПЛОПРОВІДНОСТІ / В.О. Рець, Е.В. Івохін
Анотація. Поширення інформації являє собою фундаментальний процес, що
лежить в основі суспільної еволюції та прийняття рішень і має доведені анало-
гії з термодинамікою. Запропоновано математичну модель, що дозволяє про-
демонструвати можливість застосування законів та принципів явища тепло-
провідності для моделювання процесів поширення інформації. Розглянуто
оригінальну модель на основі скалярного рівняння у частинних похідних для
формалізації процесів поширення інформації в суспільному контексті. Визна-
чено характерні умови, які знайшли відображення у розв’язку розглянутого рі-
вняння теплопровідності; відзначено сприйнятливість суспільства до засвоєн-
ня нової інформації, обмеження, що визначаються кількістю та властивостями
доступних джерел інформації, а також динаміку поширення інформації, яка
відзначається своєю агресивністю. Взаємозв’язок між поширенням інформації
та термодинамікою полягає у властивій їм схильності шукати рівноважний або
оптимальний стан. Ураховуючи цю подібність, розв’язане рівняння теплової
енергії можна використовувати як потужний інструмент для моделювання ди-
наміки поширення інформації, аналогічно потоку теплової енергії у фізичних
системах. Ця робота має на меті стимулювати подальше дослідження парале-
лей між термодинамікою та теорією інформації, подаючи теоретичну основу
та програмну реалізацію, що визначають нові шляхи для розуміння та моде-
лювання динаміки поширення інформації в складних суспільних системах на
основі використання різних моделей фізичних процесів.
Kлючові слова: дифузія інформації, моделювання рівнянь теплопровідності,
диференціальні рівняння в частинних похідних, поширення інформації, розпо-
діл температури, аналогія фізичного процесу, аналіз інформаційних потоків,
системний аналіз, математичне моделювання.
|
| id | journaliasakpiua-article-298721 |
| institution | System research and information technologies |
| keywords_txt_mv | keywords |
| language | English |
| last_indexed | 2025-11-09T02:11:02Z |
| publishDate | 2025 |
| publisher | The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" |
| record_format | ojs |
| resource_txt_mv | journaliasakpiua/ba/c87a266bdd48a2379743eb533a39acba.pdf |
| spelling | journaliasakpiua-article-2987212025-11-09T00:01:30Z Mathematical modeling of information diffusion process based on the principles of thermal conductivity Математичне моделювання процесу поширення інформації на основі принципів теплопровідності Rets, Vadym Ivokhin, Eugene information diffusion heat equation modeling partial differential equations information propagation temperature distribution physical process analogy information flow analysis system analysis mathematical modeling дифузія інформації моделювання рівнянь теплопровідності диференціальні рівняння в частинних похідних поширення інформації розподіл температури аналогія фізичного процесу аналіз інформаційних потоків системний аналіз математичне моделювання Information diffusion, a fundamental process underlying societal evolution and decision-making, shares intriguing analogies with thermodynamics. This paper presents a mathematical model that bridges these domains by proposing an analogy between thermodynamics and information theory. The study introduces a solved heat equation as a foundational framework to model information diffusion within societal contexts. The specified societal conditions embedded within the solved heat equation are central to this model. These conditions encapsulate the susceptibility of a society to assimilate new information, the constraints dictating the number and nature of available information sources, and the dynamics of information distribution characterized by its aggressiveness. The relationship between information diffusion and thermodynamics lies in their inherent propensity to seek equilibrium or optimal states. Leveraging this analogy, the solved heat equation becomes a potent tool to simulate the dynamics of information spread, analogous to the flow of thermal energy within physical systems. This work aims to stimulate further inquiry into the parallels between thermodynamics and information theory, presenting a theoretical framework and software implementation that open new avenues for understanding and modeling information diffusion dynamics within complex societal systems. Поширення інформації являє собою фундаментальний процес, що лежить в основі суспільної еволюції та прийняття рішень і має доведені аналогії з термодинамікою. Запропоновано математичну модель, що дозволяє продемонструвати можливість застосування законів та принципів явища теплопровідності для моделювання процесів поширення інформації. Розглянуто оригінальну модель на основі скалярного рівняння у частинних похідних для формалізації процесів поширення інформації в суспільному контексті. Визначено характерні умови, які знайшли відображення у розв’язку розглянутого рівняння теплопровідності; відзначено сприйнятливість суспільства до засвоєння нової інформації, обмеження, що визначаються кількістю та властивостями доступних джерел інформації, а також динаміку поширення інформації, яка відзначається своєю агресивністю. Взаємозв’язок між поширенням інформації та термодинамікою полягає у властивій їм схильності шукати рівноважний або оптимальний стан. Ураховуючи цю подібність, розв’язане рівняння теплової енергії можна використовувати як потужний інструмент для моделювання динаміки поширення інформації, аналогічно потоку теплової енергії у фізичних системах. Ця робота має на меті стимулювати подальше дослідження паралелей між термодинамікою та теорією інформації, подаючи теоретичну основу та програмну реалізацію, що визначають нові шляхи для розуміння та моделювання динаміки поширення інформації в складних суспільних системах на основі використання різних моделей фізичних процесів. The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2025-09-29 Article Article application/pdf https://journal.iasa.kpi.ua/article/view/298721 10.20535/SRIT.2308-8893.2025.3.10 System research and information technologies; No. 3 (2025); 128-136 Системные исследования и информационные технологии; № 3 (2025); 128-136 Системні дослідження та інформаційні технології; № 3 (2025); 128-136 2308-8893 1681-6048 en https://journal.iasa.kpi.ua/article/view/298721/331017 |
| spellingShingle | дифузія інформації моделювання рівнянь теплопровідності диференціальні рівняння в частинних похідних поширення інформації розподіл температури аналогія фізичного процесу аналіз інформаційних потоків системний аналіз математичне моделювання Rets, Vadym Ivokhin, Eugene Математичне моделювання процесу поширення інформації на основі принципів теплопровідності |
| title | Математичне моделювання процесу поширення інформації на основі принципів теплопровідності |
| title_alt | Mathematical modeling of information diffusion process based on the principles of thermal conductivity |
| title_full | Математичне моделювання процесу поширення інформації на основі принципів теплопровідності |
| title_fullStr | Математичне моделювання процесу поширення інформації на основі принципів теплопровідності |
| title_full_unstemmed | Математичне моделювання процесу поширення інформації на основі принципів теплопровідності |
| title_short | Математичне моделювання процесу поширення інформації на основі принципів теплопровідності |
| title_sort | математичне моделювання процесу поширення інформації на основі принципів теплопровідності |
| topic | дифузія інформації моделювання рівнянь теплопровідності диференціальні рівняння в частинних похідних поширення інформації розподіл температури аналогія фізичного процесу аналіз інформаційних потоків системний аналіз математичне моделювання |
| topic_facet | information diffusion heat equation modeling partial differential equations information propagation temperature distribution physical process analogy information flow analysis system analysis mathematical modeling дифузія інформації моделювання рівнянь теплопровідності диференціальні рівняння в частинних похідних поширення інформації розподіл температури аналогія фізичного процесу аналіз інформаційних потоків системний аналіз математичне моделювання |
| url | https://journal.iasa.kpi.ua/article/view/298721 |
| work_keys_str_mv | AT retsvadym mathematicalmodelingofinformationdiffusionprocessbasedontheprinciplesofthermalconductivity AT ivokhineugene mathematicalmodelingofinformationdiffusionprocessbasedontheprinciplesofthermalconductivity AT retsvadym matematičnemodelûvannâprocesupoširennâínformacíínaosnovíprincipívteploprovídností AT ivokhineugene matematičnemodelûvannâprocesupoširennâínformacíínaosnovíprincipívteploprovídností |