Resumen

Los conjuntos difusos y las lógicas difusas se utilizan para modelar eventos con información imprecisa, incompleta e incierta. Los investigadores han desarrollado numerosos métodos y técnicas para hacer frente a la vaguedad o incertidumbre. Esta investigación tiene como objetivo introducir los nuevos conceptos de relaciones neutrosóficas complejas (CNRs) y sus tipos basados en la idea de conjuntos neutrosóficos complejos (CNSs). Además, estos conceptos están respaldados por ejemplos adecuados. Un CNR discute la calidad de una relación utilizando el grado de pertenencia, el grado de abstinencia y el grado de no pertenencia. Cada uno de estos grados es un número complejo del círculo unitario en un plano complejo. La parte real de los grados de valor complejo representa el término de amplitud, mientras que la parte imaginaria representa el término de fase. Esta propiedad capacita a los CNRs para modelar variables multidimensionales. Además, también se han demostrado algunas propiedades interesantes y resultados útiles. Además, la

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Conjuntos difusos; Lógicas difusas; Relaciones neutrosóficas complejas; Conjuntos neutrosóficos complejos; Variables multidimensionales; Toma de decisiones estadística
• Keywords:Fuzzy sets; Fuzzy logics; Complex neutrosophic relations; Complex neutrosophic sets; Multidimensional variables; Statistical decision-making