При создании математических моделей нелинейных явлений и программных реализаций этих моделей одной из главных задач является выбор методов отображения процессов. Соблюдение принципа точности и адекватности модели реальному процессу или системе является основополагающим принципом моделирования. Процесс создания сложных моделей часто связан с необходимостью генерации стартовых состояний параметров и элементов системы. Невозможность ручного решения проблемы обусловлена большим числом отдельных параметров системы или наличием взаимозависимостей между факторами. В случае создания динамических или имитационных моделей возникает потребность генерации последовательности состояний отдельного показателя (фактора), где каждое значение соотносится с предыдущими состояниями особым образом. То есть существует некоторая зависимость между текущим и предыдущими состояниями фактора. Однако принцип формирования зависимости может быть как строго определенным, так и случайным. Возможность описания хаотических явлений представляет наибольшую ценность при создании имитационных моделей сложных динамических систем.