Тактирование работы сети, столь характерное для каждой управляющей системы, отслеживающей ее состояние в дискретные моменты времени, определяет потактовое продвижение по ней волны возбуждений от входного слоя к выходному. Волна за волной возбуждения имитируют систолическую схему вычислений
— параллельный конвейер обработки отдельных кадров, соответствующих конфигурации возбуждений входного слоя в одном такте.
На практике широко исследуются многослойные сети типа персептрон, где отсутствуют обратные связи и возможны связи между нейронами только смежных слоев. В данном разделе мы также не рассматриваем обратные связи, но снимаем ограничение на «слоистость» нейросети, что обеспечивает более общий подход. Именно такая нейросеть, допускающая связи «через слой», была построена в приведенном выше примере. Для таких сетей значительно упрощаются следующие построения.
Нейронную сеть можно изучать статически, исследуя ее структуру, и динамически, анализируя прохождение возбуждений.
Статические исследования нейросети показывают, что она представляет собой ориентированный граф G без контуров. Вершины его соответствуют нейронам, дуги — синапсическим связям. Целесообразно такой, высший, уровень представления отделить от более глубокого описания каждого нейрона и связей между ними, отображающего динамику проходящих процессов, т.е. расчет значения возбуждения нейронов в зависимости от весов синапсических связей и порогов.
Граф малопригоден для формальных исследований и компьютерных алгоритмов. Удобнее пользоваться матричным отображением нейросети. Данным способом представления можно отобразить как структуру, конфигурацию, топологию графа, так и численные значения характеристик его синапсических связей.
Составим матрицу следования S (рис.2.8), число строк (и столбцов) которой равно числу нейронов сети, включая нейроны входного и выходного слоя. Каждая строка (и столбец с тем же номером) соответствует одному нейрону. Для удобства установления порядка следования нейронов диагональные элементы матрицы отмечены черным.
Элемент 
синапсической 
Матрицу S можно изучать в статическом режиме, исследуя и корректируя возможные пути прохождения возбуждений. По этой же матрице в динамическом режиме (моделирования) можно исследовать действительные пути прохождения возбуждений. Такое исследование связано с потактовым расчетом величин возбуждения нейронов.
Нулевые строки (входы) матрицы S соответствуют нейронам входного слоя рецепторам, нулевые столбцы (выходы) нейронам выходного слоя.
