Научное направление – математическое и компьютерное моделирование сложных природных и технических систем. Исследованы:

Экологические последствия Тунгусской катастрофы 1908 года – исследовал ожо-говые поражения лиственниц в центре тунгусской катастрофы и вычислил траекторию (275о) и высоту (5–7 км) взрыва Тунгусского космического тела (60-е – 90-е годы.)

Теория однородных коммутационных сетей для массово-параллельных процес-соров (МПП) – Разработал теорию оптимальных однородных коммутационных сетей (N-кубов и циркулянтов) для МПП (70-е годы);

Фундаментальные пределы надежности однородных массово-параллельных про-цессоров МПП – Исследовал пределы надежности однородных структур (80-е годы) и предложил новую парадигму (консенсус-парадигму) обеспечения отказоустойчивости для неразрезных процессорных матриц СБИС основанную на вложении вычислений и струк-тур в исправный кластер процессорной матрицы (90-е годы);

Теория параллельных автоматов, систем и алгоритмов логического управления – Участвовал в анализе корректности алгоритмов логического управления системы за-правки космического комплекса «Энергия-Буран» (80-е – 90-е годы).

Обеспечение отказоустойчивости неразрезных процессорных матриц (НПМ) СБИС – Разработал на основе консенсус-парадигмы метод реконфигурации неисправной процессорной матрицы СБИС в заданную решетку (90-е годы);

Фундаментальные пределы эффективности параллельных вычислений – Иссле-довал фундаментальные пределы эффективности параллельных вычислений (90-е годы);

Параллельное программирование для однородных МПП – Обосновал концепцию мелкозернистого локально-параллельного программирования для МПП (1999–2000 гг.).

Экологический барьер и экологическая пауза Человечества – открыл вышена-званные экологические явления, вывел дифференциальное уравнение динамики для ёмко-сти экологической ниши человечества и рассчитал прогноз демографического будущего человечества при условии сохранения современных тенденций развития (2001–2006 гг.).

Популяционное моделирование сложных систем – предложил метод программного популяционного моделирования сложных систем, использующий новый вид моделей многокомпонентных систем со случайными взаимодействиями между произвольными компонентами – Каузальные Сети (2006 – 2007гг.).