Чтобы преодолеть трудности воссоздания правильной хронологии, на наш взгляд надо попытаться взглянуть на предмет под новым углом зрения и создать некую новую, независимую, не базирующуюся на субъективных оценках методику датирования событий. И только после этого приступать к анализу всей хронологии. По нашему мнению, для этой цели можно использовать математико-статистический анализ различных числовых характеристик, содержащихся в исторических текстах. О деталях разработанных нами математико-статистических методик, читатель может узнать из наших публикаций перечисленных в конце настоящего Введения и в конце книги.
Общая схема их такова. Первым делом формулируется статистическая гипотеза для моделирования какого-либо процесса, например, утери информации с течением времени. Затем вводятся числовые коэффициенты, позволяющие количественно измерять отклонения экспериментальных кривых от предсказанных теоретически. Далее математико-статистическая модель проверяется на заведомо достоверном историческом материале, и если она подтверждается, то методику можно использовать для датировки событий.
Вкратце поясним идею двух таких математических методов. В настоящее время их – семь.
6. 2. Принцип корреляции максимумов
Пусть исторический период от года A до года B в истории региона P описан в летописи X, разбитой на куски (главы) X(T), каждый из которых посвящен событиям одного года T. Подсчитаем объем всех кусков X(T), то есть число страниц или строк в каждом X(T).
Полученные числа изобразим в виде графика объемов, отложив по горизонтали годы T, а по вертикали – объемы глав. Полученную функцию естественно назвать функцией объема vol X(T) данной летописи X (рис.1). Для другой летописи Y, описывающей те же события, этот график объемов будет иметь, вообще говоря, иной вид. Здесь скажутся интересы и склонности летописцев X и Y – одно и то же событие может быть описано разным количеством слов.
Насколько существенны эти различия? Есть ли что-то общее в графиках объемов текстов, рассказывающих об одних и тех же событиях? Оказывается, есть. Но прежде чем сказать, что именно, несколько слов о механизме утери информации.
Существенная характеристика всякого графика – это
Сформулируем модель потери информации.
От тех лет, которым первоначально было посвящено больше текстов, больше текстов и останется.
Другими словами, если мы фиксируем какой-то момент времени M (справа от точки B на рис. 2), то можем построить график C(T), показывающий объем текстов, которые «дожили» до момента времени M и описывают события года T.
Другими словами, C(T) – это остаточный, сохранившийся фонд информации, который дошел от эпохи (A, B) до года M.
Наша модель может быть переформулирована, следовательно, таким образом.
График C(T) должен иметь всплески примерно в те же годы на интервале (A, B), что и исходный график C(T).
Разумеется, проверить модель в таком ее виде трудно, поскольку график C(T) первоначального фонда информации нам сегодня неизвестен. Но одно из следствий проверить можно.
Более поздние летописцы X и Y, описывая один и тот же период времени (A, B), и не будучи его современниками, вынуждены опираться на сохранившийся до их времени фонд информации, текстов от эпохи (A, B).
Если летописец X живет в эпоху M, то он будет опираться на фонд C(T). Если летописец Y живет в эпоху N, отличную, вообще говоря, от эпохи M, то он опирается на сохранившийся фонд C(T).
Естественно ожидать, что «в среднем» хронисты работают более или менее добросовестно, а потому они должны более подробно описать те годы из эпохи (A, B), от которых до них дошло больше информации, текстов.
Другими словами, график объемов vol X(T) будет иметь всплески примерно в те годы, где имеет всплески график C(T). В свою очередь, график vol Y(T) будет иметь всплески примерно в те годы, где делает всплески график C_N(T).
Но точки всплесков графика C(T) близки к точкам всплесков исходного графика C(T). Аналогично, точки всплесков графика C близки к точкам всплесков графика C(T). Следовательно, графики vol X(T) и vol Y(T) должны делать всплески
При этом, конечно, амплитуды графиков могут быть существенно различны (рис. 4-а). Итак, окончательно, наш принцип корреляции максимумов звучит так.