Потоки необъятных ресурсов массы, энергии и ОНГ в космосе, переводят системы в неравновесное состояние и являются причиной их постоянных изменений.
Фундаментальные свойства вещества, энергии и ОНГ также являются основной причиной неопределённости в универсуме и в системах.
На микроуровне, как и на макроуровне, любое превращение систем имеет случайный, стохастический, вероятностный характер. Так, со случайными флуктуациями связано возникновение виртуальных частиц (электронов, фотонов и др.) "из ничего". Точное определение количества движения или места расположения частиц ограничивается в микромире соотношением неопределённости. Описать точную орбиту электрона вокруг ядра атома невозможно, можно лишь описать вероятностное облако возможных орбит электрона в атоме. 
На макроуровне вероятностный характер процессов скрывается средними значениями общих показателей, но временное постоянство структур не может преодолеть общую  неопределённость и вероятностный характер всех систем. Уже в объединённом суперполе в абсолютном вакууме наблюдаются случайные,  вероятностные отклонения.
Мир случайный уже с самого начала. Учёные считают, что даже через доли секунд после "большого взрыва" вопрос выбора при возникновении между миром или антимиром решался случайно. Если были бы ничтожно мало изменены величины универсальных констант универсума, то развитие его произошло бы в совсем другом направлении.
Множество состояний и изменений систем в многомерном пространстве описывается нелинейными уравнениями, содержащие квадратные, кубические или многостепенные члены. Системы этих уравнений имеют несколько или много решений. Во многих местах этого многомерного пространства имеются точки, где незначительное изменение одного фактора может вызвать движение системы в нескольких альтернативных направлениях, выбор которых является совершенно случайным, равновероятным. Непредсказуем конкретный путь развития, как причинное следствие детерминированных законов. 
Обобщённым показателем упорядоченности в стохастических и нелинейных процессах является ОНГ систем.

 По мере повышения сложности система может быть охарактеризована следующими показателями: параметрами состояния, параметрами упорядоченности структуры, параметрами организованности и параметрами управляемости.
Сложность системы обусловлена огромным количеством факторов (независимых переменных),  математическая обработка воздействия на систему которых связана с большими трудностями. 
Степень отклонения состояния системы от термодинамического равновесия определяют как меры упорядоченности системы, т.н. введенную Шенноном величину "избыточности".  R = 1/ОЭф, где Оэф - фактическая ОЭ системы,  ОЭм – максимально возможная ОЭ 
 При R = 0 система находится в состоянии полного беспорядка (ОЭф = ОЭм).
 При R = 1 системы идеально упорядочена ( ОЭф = 0).

Каждая сложная система обладает иерархической структурой - содержит подсистемы, которые взаимодействуют, сохраняя в то же время  устойчивость, динамичность, преемственность и характерные свойства системы.
Структура систем является их наиболее существенной характеристикой. Она определяет количество составляющих систему элементов и их взаимоотношение. 
Для понятия структуры существует множество различных определений, в каждом из них для структуры необходимо введение третьего компонента как дополнительной характеристики системы, кроме элементов и их взаимоотношений. Этот компонент называется по-разному, но его существо выражается в общесистемных свойствах, целевых критериях и общих закономерностях.
Приведём некоторые из многочисленных дефиниций понятия структуры:
1.   Структура - это относительно устойчивый, упорядоченный способ связи элементов, придающий их взаимодействию в рамках внутренней расчленённости объектов целостный характер.
2.   Структура - это вид взаимосвязи элементов в системе, зависящий от закономерностей, по которым элементы находятся во взаимных влияниях.
 3. Структура - это упорядоченность, композиция элементов, сохраняющаяся, т.е. инвариантная, относительно определённых изменений, преобразований.
Для обеспечения упорядоченности любой системы должны существовать так называемые принципы обобщённой негэнтропии или связанной информации (ОНГ).
Точку или область расположения системы в многомерном пространстве состояния называют состоянием системы.

  Из признака  упорядоченности систем вытекает их целостность. Кроме того, целостность систем вытекает из общих  свойств объединённого суперполя в универсуме: гармонии и когерентности, общих свойств  квантовой природы явлений (т.н. квантовый холизм) и вероятностной природы флуктуации и процессов развития. Однако только получая информацию о вышестоящей системе можно определить цели или целесообразность системы. 
Целостность и целенаправленное действие системы или её элементов может иметь разные степени упорядоченности. Например, в сложных системах и в организациях может быть центральное управление вместе с относительной самостоятельностью индивидов. 

Максимально возможную величину при данном количестве элементов энтропия достигает в абсолютно равновесной системе (R=0).  В такой системе отсутствует какая-либо упорядоченность, потому что при максимальной ЭО элементы системы, независимо от влияния других элементов, действуют неограниченно "свободно".
 Все существующие реально системы имеют в структуре менее или более заметный порядок и соответствующую ОНГ. Абсолютного хаоса в реальном мире не существует. 
Чем более упорядочена структура системы, тем больше она удаляется от равновесного состояния. Неравновесные системы, в свою очередь, стремятся увеличивать свою ОЭ, двигаясь в сторону термодинамического равновесия. Неравновесные системы, не получая дополнительную энергию или ОНГ, не могут в длительное время сохранять своё состояние. 
Если процессы протекают в равном объёме в противоположные стороны, мы имеем дело с динамическим равновесием. Внешне равновесие,  т.е. устойчивость системы сохраняется. Если скорость таких процессов мало изменяется, то такие режимы относительно стабильными во времени - стационарными.
Известно, что скорость процессов изменяется в очень широких пределах. При очень маленькой скорости система может находиться в состоянии локального квазиравновесия, т.е. кажущегося равновесия. 
Неравновесность систем играет существенную роль в их обмене информацией. Чем больше неравновесность, тем больше их чувствительность и способность принимать информацию и тем больше возможности саморазвития системы.

 Дефинирование негэнтропии, как энтропии с отрицательным знаком часто вызывает большие недоразумения. В общем случае энтропия является показателем неопределённости, беспорядка, разнообразия, хаоса, равновесия в системе). Несмотря на то, что направление негэнтропии действительно противоположное энтропии, она действительно измеряется в тех же единицах как энтропия (например в битах), а её увеличение вызывает такое же уменьшение энтропии, эти две характеристики  изменяются в системе по самостоятельным закономерностям и их абсолютные значения мало зависят друг от друга. 
Негэнтропия является мерой порядка, упорядоченности, внутренной структуры, связанной информации. При увеличении обобщённой энтропии увеличиваются размерность системы (количество независимых переменных, факторов) и их масштабы, а также возможности поиска более эффективных решений. Одновременно с ростом ОЭ увеличивается и неопределённость системы, вероятность принятия неправильного решения, а также расширяются размеры пространства поиска. Для  того,  чтобы уменьшить неопределённость системы, необходимо ввести в неё обобщённую негэнтропию (ОНГ), информацию, упорядоченность. Таким образом, при прогрессивном развитии в системе увеличивается больше ОНГ, чем ОЭ. При деструкции больше увеличивается ОЭ. Имеются разные комбинации одновременного изменения ОЭ и ОНГ. Если система обладает небольшой ОЭ, то и ОНГ туда ввести можно мало и для её развития нет условий (ОНГ < ОЭ).

Важное значение в исследовании систем имеют вероятностные характеристики их структуры и функции, а также неопределённость и ОЭ.

Ценную информацию часто дают условные вероятности достижения цели. Для неживых систем в качестве критериев принимают целесообразность, назначение или вероятность сохранения целостности структуры. ОЭ и ОНГ являются функциями состояния системы.

Информация является функцией процесса (связи) между двумя или больше системами, при которой хотя бы у одной системы ОНГ увеличивается (ОЭ уменьшается). В качестве исходных предпосылок для определения количества информации и энтропии систем можно применять классические положения теорий информации и вероятности.

Для характеристики динамических (или кинетических) процессов необходимо дополнительно учитывать механизмы так называемых Марковских случайных и эргодических многостадийных процессов. При практической работе со сложными системами применение известных методов теории информации связано со многими трудностями. Из-за переплетения, совмещения многих систем возникают проблемы многоцельности и взаимозависимости условных вероятностей и энтропии. Теория информации рассматривает информацию и энтропию как скалярные величины, которые могут передаваться по каналам связи. В общем случае, как информация, так и ОЭ или ОНГ являются многомерными (векторными) величинами. Они зависят от условных вероятностей и условно независимых факторов в многомерном пространстве состояния системы.

Представим основные проблемы, возникающие при исследоваании сложных систем:

1.Достоверность расчётов информации и ОЭ зависит от эффективного установления цели и составления модели. Для оценки эффективности последних отсутствуют надёжные критерии и необходимо применение эвристических методов.

2.Измерение информации бесконечно многомерного реального пространства невозможно. Для моделирования её необходимо выяснить существенные факторы и отбросить несущественные размерности.

3.Для расчёта энтропии сложных систем необходимы данные о многих условных вероятностях, определение которых представляет трудности и отсутствуют методы для их теоретической оценки.

Путём перехода к определению их обобщённой энтропии можно преодолеть осложнение от многомерности и многофакторности систем. ОЭ представляет собой сумму проекций средних условных энтропий относительно исполнения целевого критерия при условии действия отдельных влияющих на систему факторов. При этом факторы можно рассматривать в качестве от дельных координат или систем со статистическим распределением исходов. Условные энтропии проектируются на общую ось целевого критерия.

Известно много типов полей в универсуме, которые могут быть "в состоянии покоя" или находиться в возбуждённом состоянии (образования волн, виртуальных частиц и др.): например, гравитационное поле, электромагнитное поле (свет, радиоволны и др.), поля малого и большого взаимодействия,  квантомеханические поля (позитронное поле). Недостаточно доказано существование вокруг живых существ ещё особого рода полей: фантомного, астрального, ментального и торсионного (спинового) поля, высказано предположение ещё о наличии информационного поля.
  В сверхмалом пространстве (ниже длины шкалы Планка, 1035 м) все поля соединяются  в объединённое суперполе. Из возбуждения этого суперполя могут возникать элементы вещества, энергии и ОНГ. 

Для поля значительно труднее выделить характерные для системы признаки: элементы, их взаимоотношение и целостность. Но и  в поле в любом случае существуют признаки системной дифференциации элементов. 
В качестве первичных элементов поля как системы выделяются кванты. Выяснено, что квантовое дискретное строение имеют не только электромагнитные, но и гравитационные волны и даже пространство и время. Система может быть комбинирована из различных полей, с квантами различного энергосодержания и разной степенью их когерентности. Исследование квантовой структуры полей даёт возможность выяснить содержание в них связанной информации ОНГ.
На тему энтропии и упорядоченности поля существуют различные мнения. С  одной  стороны  считается,  что объединённое суперполе имеет нулевую энтропию, что оно обладает абсолютной упорядоченностью, бесконечным ОНГ, энергией. С другой стороны утверждается, что поля обладают бесконечной энтропией, разнообразием,  беспорядком. На самом деле любое поле, как любая система, как ОЭ, так и ОНГ.
Вместе с массой и энергией в каждой системе содержится связанная форма информации ОНГ, однако, её определение, также как и выяснение процессов её превращения и переходов часто представляет большие трудности.
Содержание полем ЭНГ зависит от степени его локального возбуждения, вибрации с образованием волн и материальных частиц. 

Несмотря на то, что в условиях дифференциации наук и распространения редукционистских теорий возникло очень много мнимых изолированных моделей процессов, объектов, законов, в действительности мир един, потому что для всех объектов, явлений и систем едино общее начало, объединённое суперполе.
Процессы разного направления протекают в системах одновременно, согласованно. В любой системе одновременно могут протекать  подвижность (превращения) и инертность (неизменчивость), изменение координат в многомерном пространстве и стремление сохранять своё состояние, прогрессивное и регрессивное развитие, возникновение и разрушение структур, изменчивость и наследственность, случайные  и детерминированные процессы, свобода и упорядоченность элементов.
 Параллельно развиваются и многие кажущиеся противоположными явления, например, в системах параллельно протекают два противоположных процесса: изменение ОЭ и ОНГ.

При исследованиях взаимодействия вещественных, энергетических и информационных систем возникло много споров. 
Их часто рассматривают раздельно в практической жизни, экономике и технике, потому что обычно целесообразно исследовать материальные (вещественные) балансы, потоки и ресурсы. Соответствующие энергетические и информационные ресурсы также рассматриваются отдельно.
Такие раздельные расчёты дают много данных для оценки эффективности решений при составлении технических проектов или бизнеспланов. Но в любой фирме занимаются как материальными, так и энергетическими и информационными ресурсами. Деньги в определённом смысле заменяют информацию, поэтому вместо информационных потоков в экономике больше занимаются денежными средствами.
 В любых системах и организациях эти категории существуют все вместе. Если начинать искать, то не удастся найти в мире ни одной системы, которая содержала бы в отдельности вещество, энергию или информацию. В любом живом организме также протекают одновременно и взаимосвязанной как материальные, так и энергетические и информационные процессы, объекты неживой природы, даже любой кусок камня, обладают не только массой (весом) вещества, но и внутренней энергией и разного вида связанной информацией (негэнтропией, химической, физической, кристаллографической и др.). Даже самые маленькие кванты энергии фотоны, имеют по формулам Эйнштейна массу, а величина кванта уже сама собой является информацией, тем более возникающие волны и их когеренция. 
Единство массы и энергии, возможность их измерения в единицах массы или энергии вытекает уже из формулы Эйнштейна:  Ео = mcc , где Ео - энергия, m - масса, с - скорость света. Формула сохраняется и при движении частиц, но необходимо учесть изменение массы в зависимости от скорости (связанной с энергией). 
Сложение установить единство негэнтропии, энергии и массы. Для того чтобы показать единство их природы, существует формула Бриллюэна. По соотношению Бриллюэна для получения 1 бита необходимо израсходовать по меньшей мере k ln2 > k единиц негэнтропии,  k = 1,38 . 1023 дж / град. (константа Больцмана)
  Объединяя формулы Эйнштейна и Бриллюэна, можно любую форму материи или системы перевести одну в другую с приближёнными эквивалентными соотношениями:  1 г = 1014 дж = 1037 бит.
Так негэнтропию (ОНГ) можно выразить в единицах массы (граммы) или энергии (джоулы). 
Практически получают ничтожно малые, пока неизмеримые величины массы или энергии и сами процессы изменения формы существования материи пока малоуправляемые. Мозг человека в виде памяти содержит информацию, оцениваемую около 5 . 1010 бит, вместе с макроструктурами около 1017 бит, что соответствует массе около 1 . 1020 г, т.е. в настоящее время неизмеримо малой величине.
Подобные явления единства объясняются только тем, что вещество, энергия и информация, имеют единую природу в начальном общем суперполе. Одним из их в суперполе  является гравитационное поле, которое имеет сильно антиэнтропийный характер (противодействует энтропии).

Марковские процессы характеризует последовательность случайных событий, в которой каждое последовательное случайное событие зависит только от предыдущего, при постоянных условных вероятностях, описывающих зависимость последующего события от предыдущего Р (Вj / Ai). В той или иной мере свойства марковских процессов имеют множество цепей реальных процессов. В эргодических системах, в которых события являются случайными, заметное влияние предшествующих событий простирается только на их ограниченное число. При обнаружении или допущении таких свойств немарковский процесс может быть представлен как марковский.

Конфликтные ситуации возникают в живой природе, и в обществе людей принимают особенно комплицированные формы. Описание их сложнее, так как в этом случае наблюдается умышленное сокрытие или искажение информации, специальные стратегии для получения выигрыша. По Н.Винеру человеческая речь является совместной игрой говорящего и слушателя против сил, вызывающих беспорядок. В действительности конфликтующими сторонами могут быть не только силы, вызывающие беспорядок, но сами говорящий и слушатель. Так, что даже в речи между людьми далеко не всегда передаётся правдивая информация. В этих случаях особенно важно определить, какое высказывание является информацией и какое шумом или дезинформацией.

Для обоснования необходимости расчётов ОЭ и ОНГ можно привести следующие доводы:

1. Неопределённость и вероятностный характер являются внутренней формой существования всех систем и структур универсума. Они существуют как в микромире, так и в неорганическом и живом мире, также как и в человеческом обществе. Наше сознание также содержит элементы неопределённостей и способно их оценить и составлять вероятностные прогнозы событий. Поэтому игнорирование этих явлений не дало бы возможности создать достоверных моделей реального мира.
2. Точные науки, физика, химия, биология и др., занимаются в основ ном вещественными и энергетическими системами, частично и статистико-вероятностными явлениями. Однако, их законы не отражают ОЭ и ОНГ систем и поэтому не могут освещать общие закономерности инфопередачи в природея.
3. Вероятности событий в системах, в их элементах и в отдельных воз действиях на системы не обладают аддитивными свойствами. Их невозможно сочетать, комбинировать и проводить расчёты суммирования. Намного больше возможностей для вероятностного прогноза открываются, если перевести вероятности в ОЭ (логарифмирование) и, после расчётов балансов ОЭ и ОНГ, обратно в вероятностные характеристики.
4. В ряде случаев могут возникать сомнения в точности расчётов ОЭ и ОНГ из-за недостаточности исходных данных. Это сильно уменьшает возможности применения метода. Инфомодели сами могут быть мало гомоморфными, приближёнными, неопределёнными. С другой стороны, осознание этой неопределённости заставляет находить пути увеличения точности и выяснения косвенных методов определения условных вероятностей. Человеческое сознание этим и занимается: косвенными методами прогнозирует вероятности событий в будущем. Однако, исследуемые системы стали такими сложными, что только интуицией уже трудно справиться. Необходимо для определения условных вероятностей привлекать современный математический аппарат и априорно существующую информацию. Часто достаточно уточнять данные путём проведения нескольких дополнительных опытов и при статистической обработке совместных данных. Почти для каждой системы имеется достаточно косвенных данных, особенно при использовании опыта аналогичных ситуаций. При их умелом использовании можно достаточно точно оценить большинство требуемых вероятностей.
5. При большинстве задач управления для принятия практических решений не требуется большая точность результатов, важно выяснение всех опасных вариантов и их отсеивание. Достижение системой цели зависит от существенных, несущественных и от вообще отрицательных факторов. При некоторых условиях цель вообще не может быть достигнута (Р = О; Э R ?). Часто очень важно узнать и отсеять эти условия и это возможно путём расчёта ОЭ разных вариантов системы.
6. ОЭ системы по существу является не скалярной величиной, а много мерной моделью в факторном пространстве. Модель целесообразно усовершенствовать постепенно, начиная от более простых, мысленных, но менее гомоморфных вариантов. В дальнейшем, в соответствии с требуемой точностью, можно модель приблизить оригиналу, уточняя её параметров. При этом сравнивают выходы, полученные на модели с результатами наблюдений реальной системы и уточняют модель.

1. Как можно точнее определяют пределы и объёмы исследуемой системы, её элементы и их взаимосвязи, пространство состояния и его раз мерность.
2. Уделяя особое внимание возможностям воздействия на среду и влияющим на систему внешним факторам, определяют функциональные связи системы с окружающей средой, стараются не пропускать ни одного существенного фактора.
3. Устанавливают возможные процессы и их направления, стабильность системы или возможности её изменения по времени.
4. Качественно оценивают, имеются ли в системе конфликтные ситуации (бифуркации) или точки неопределённости выбора, между элементами или между системой и средой ситуации конкуренции за получение ресурсов. Для описания бифуркаций в моделях используются методы теории игр и нелинейные системы уравнений.

5. Определение цели, а для неживой природы целесообразности или назначения системы, по степени выполнения целевых критериев и определяется неопределённость или вероятность выполнения, т.е. обобщенная энтропия системы (ОЭ).

6. Определение степени достижения цели, оценив вероятность её выполнения.

7. Определение условных вероятностей и энтропий системы относительно выполнения целевых критериев по влияющим на систему факторам.

8. Расчёт обобщённой энтропии (ОЭ) системы на основе данных условных энтропий, влияющих на систему факторов.

9. Системный анализ модели (формулы) обобщённой энтропии.

10. Выяснение возможностей уменьшения ОЭ путём улучшения структуры модели.

11. Расчёт обобщённой негэнтропии (ОНГ) модели системы.

Представленная в данной работе гибкая система информационного моделирования позволяет обеспечить надёжное управление работой реальных сложных и стохастических систем.

Может возникнуть вопрос, каким образом ОЭ принимается аддитивной, скалярной величиной, если состояние системы является многомерным и за висит от условно независимых координат (факторов, переменных). Действительно, состояние системы теоретически описывает вектор в пространстве состояния. Соответственно ОЭ описывает вектор в условно-энтропийном факторном пространстве. При исследовании любых систем необходимо во всех этапах учесть наличие многомерного пространства состояния. Однако, при исследовании сложных систем и их моделей, их размерность и пределы факторов чрезвычайно большие. Кроме того, в большинстве случаев неизвестны функциональные зависимости между влияющими факторами и целевыми критериями. В таких условиях векторный анализ чрезвычайно труден и приходится использовать эвристические методы. Они заключаются в том, что стараются выяснить в поисковом поле те области и размерности, где вероятность пребывания системы мала и исключить эти области и факторы от дальнейшего рассмотрения. Путём применения условных вероятностей и условных энтропий влияние факторов проектируются на ось в направлении вектора ОЭ.

Оперативное управление при использовании системы информационного моделирования обеспечивается даже в таких условиях, когда система изменяется быстро и решение приходится принимать немедленно, не имея достаточной информации.