Приложение 3. Математико-статистические модели распределения имен в длинных исторических хрониках

Предисловие

Эта работа посвящена проблеме распознавания глобальных зависимостей в больших совокупностях исторических текстов.

В настоящем Приложении ссылки даются на отдельный список литературы в конце Приложения.

Проблема была сформулирована А. Т. Фоменко в [1]…[5] в связи с математико-статистическим анализом и проверкой принятой сегодня глобальной хронологии древности и средневековья. Развитые А. Т. Фоменко и его соавторами концепции и методы, предназначенные для решения проблемы, могут применяться и в других отраслях знаний – например, в генетике и задачах распознавания образов.

Практика показала, что эти методы успешно работают при анализе зависимостей самой разной природы. Однако в данной работе мы рассматриваем лишь приложения к хронологии и истории древности. Для математиков особый интерес представляет то обстоятельство, что здесь возникают совершенно новые и очень интересные математические задачи. Одна из наших целей – привлечь внимание математиков к возможности использования методов математической статистики в нетрадиционных ситуациях гуманитарных наук. Основы теории и истории вопроса читатель может найти в монографии А. Т. Фоменко [18].

При работе с историческими текстами под зависимостью, как правило, понимается зависимость от общего источника. Таким первоисточником, вообще говоря, не обязательно должен являться общий письменный источник (протограф). Это может быть одна и та же совокупность событий, описываемых в текстах с разных позиций, общие традиции школы, единый стиль и т.п.

Главными задачами, которые мы здесь изучаем, таковы:

1) Выявить среди большого числа различных исторических хроник зависимые и независимые хроники;

2) Датировать события, описанные в древних текстах, опираясь лишь на статистические характеристики этих текстов;

3) По возможности создать на этой основе достоверную «математико-статистическую хронологию» древности и средневековья.

Мы употребляем термин «зависимость» в широком смысле. Он долен уточняться на стадии содержательной интерпретации получающихся формальных отождествлений. Это следует иметь в виду при обсуждении наших результатов.

Для решения проблемы распознавания зависимых исторических текстов А. Т. Фоменко в 1976…1985 гг. было предложено несколько различных концепций и соответствующих им эмпирико-статистических методик [1]…[9].

Результаты, полученные этими методиками, согласуются между собой, и позволили построить глобальную хронологическую карту (ГХК), отражающую распределение обнаруженных зависимостей статистического характера в совокупности доступных нам сегодня исторических текстов, описывающих древнюю и средневековую историю Европы, Средиземноморья, Египта, Ближнего Востока [6], [7].

Первоначальным толчком к этим исследованиям послужили высказанные в разное время крупными учеными обоснованные сомнения в правильности принятой сегодня хронологической версии древности. Здесь в первую очередь нужно назвать И. Ньютона, Н. А. Морозова, Э. Джонсона, Р. Ньютона, Т. Моммзена (см. подробности в [18]).

Новый основной вывод, который следует из анализа ГХК, состоит в следующем [6], [7], [18].

Общепризнанная сегодня глобальная хронология древности и средневековья, по всей видимости, неверна. Чтобы исправить ее, придется провести несколько крупных серий отождествлений и сдвигов событий, в результате которых эта хронология существенно укоротится. Подавляющее большинство известных нам сегодня событий прошлого придется отнести ко времени после 900 г.н.э.

В настоящем Приложении дается краткий обзор и излагаются новые результаты, полученные авторами за последнее время. При этом, здесь рассматривается лишь одна группа методик, предназначенных для анализа хронологии. Это – методы распознавания зависимостей. Они основаны на статистическом анализе закономерностей распределения собственных имен персонажей в исторических текстах. Методики этого типа были впервые предложены А. Т. Фоменко в [6] и в их основе лежит фундаментальный принцип затухания частот, сформулированный им в [5], [6]. Дальнейшее развитие эти методики получили в работах авторов [10], [11].

Применение методов этой группы к реальным историческим данным оказалось достаточно эффективным. В частности, с их помощью удалось детально проанализировать древнюю хронологию указанных выше регионов и обнаружить в ней повторы (дубликаты). Затем были вычислены характерные временные сдвиги между дубликатами. Более того, наши методы позволяют конкретно указать, – какие именно хронологические эпохи повторяют (дублируют) друг друга. Этим методам присуща достаточно высокая «разрешающая способность»: они выявляют дубликаты, разнесенные всего на 80-100 лет.

Для понимания некоторых деталей от читателя здесь потребуется знание основ теории вероятностей.

Поиск по сайту: