计算动词理论自1997年诞生以来,历经整整十五年的理论和工程应用的验证,显示了其巨大的理论魅力和解决复杂工程及社会问题的能力。现有成果已经渗透到自动控制、信号处理、经济学、心理学等众多学科领域,同时也己成功应用于多种工业系统和金融系统,如视频火灾监测系统、智能交通系统、智能安防系统、认知图像搜索引擎及认知证券交易系统等。　　 元胞网络是建模复杂系统的良好载体,将计算动词应用于元胞网络的构建,是解决复杂社会行为可计算化的一个行之有效的方法。计算动词元胞网络把物理语言学植入元胞网络的局域规则中,从而实现物理信号推理到为符号推理的转变。因此只需简单的计算动词局域规则即可建模高级的社会行为。　　 因动词计算的多样性,CVCN的模式纷繁万千。本文主要目的在于透过复杂的模式现象分析其本质因素,并从数学角度——验证。本文的特色及创新点如下。　　 1.本文给出了元胞网络的明确定义,同时阐明经典元胞自动机与模糊元胞自动机是计算动词元胞网络中的动词坍塌后的特殊情形。　　 2.CVCN模式丰富多样,为了从复杂的模式中总结演化的规律以作为模拟复杂系统的知识基础,本文提出了新颖的分类方法——对于1D-CVCN应用形态分类法与过程分类法,对于2D-CVCN则从静态仿真与动态仿真来归类分析。如此为后文的理论研究指明方向,做到有的放矢,从而进行更深入的分析。　　 3.CVCN模式经归类分析后,可总结出不同模式的特点以及演化过程中各参数所起的作用。本文即从数学的角度分析这些参数条件是否为产生对应模式的前提条件,即这些模式在相应参数条件下的存在性。　　 4.CVCN模式经归类分析可知,在不同约束条件下每个模式在某些分叉参数中具有其特定的稳定域。本文从数学角度提出一种新的研究CVCN常见的稳态模式稳定域的方法,并以1D-CVCN单色态与右传型1D-CVCN棋盘模式为例,介绍针对两种不同模式如何从两个不同维度分析其稳定域范围的方法。