Введение в Новую Хронологию. Какой сейчас век?

В разное время в проекте «новая хронология» принимали и принимают участие самые разные ученые и представители различных областей знания, интересующиеся проблемами хронологии. Назовем среди них проф. М.А. Бочарова, к.ф.-м.н. Б.Е. Бродского, к.ф.-м.н. М.И. Гринчука, к.ф.-м.н. Guilermo Pen`a Feria (Куба), проф. И.В. Давиденко, проф. Б.С. Дарховского, Д.В. Денисенко, Е.А. Елисеева, А.И. Захарова, И.Е. Калиниченко, к.ф.-м.н. Н.С. Келлина, проф. А. Липковского (Югославия, г. Белград, Белградский университет), проф. Д. Благоевича (Югославия, г. Белград, Белградский университет), проф. А.С. Мищенко, А.В. Нерлинского, проф. Е.М. Никишина, М.Г. Никонову, М.Е. Полякова, В.Т. Поляковского, к.ф.-м.н. А.М. Попова, проф. М.М. Постникова, Н. Рахимова, А.Ю. Рябцева, Д.К. Салахутдинову, профессора Й. Табова (Болгария, г. София, институт математики Болгарской Академии Наук), Ю.Н. Торхова, к.ф.-м.н. Т.Н. Фоменко, В.П. Фоменко, Т.Г. Черниенко, Ю.С. Чернышева.

Авторы выражают всем им благодарность.

Выражаем благодарность профессору Технического университета г. Вены Петеру Груберу (P. Gruber) за помощь в нашей работе.

Авторы благодарны за помощь в статистической обработке первоисточников Н.С. Келлину, П.А. Пучкову, М. Замалетдинову, А.А. Макарову, Н.Г. Чеботареву, Е.Т. Кузьменко, В.В. Бяше, Б.А. Зильбергофу, Т.С. Туровой, А.А. Борисенко, Е.С. Гавриленко, М.Р. Вовченко, Ю.В. Дейкало, Т.3. Нгуену, М.Ю. Штейну, В.П. Фоменко, канд. техн. наук Т.Г. Фоменко, к.ф.-м.н. Т.Н. Фоменко.

Большую помощь в составлении алгоритмов, программ и статистической обработке материала на компьютерах оказали к.ф.-м.н. Н.С. Келлин, к.ф.-м.н. Н.Я. Ривес, к.ф.-м.н. И.С. Шиганов, П.А. Пучков, М. Замалетдинов, к.ф.-м.н. С.Ю. Жолков, А.В. Колбасов.

Авторы благодарят Т.Г. Захарову — директора Музея Н.А. Морозова (при Ин-те биологии внутренних вод АН СССР) и сотрудников музея за помощь в изучении материалов, связанных с научной деятельностью Н.А. Морозова.

Важное влияние на формирование наших взглядов оказали дискуссии с учеными в области истории, филологии, лингвистики.

Авторы благодарят также проф. В.К. Абалакина, В.В. Бандуркина, А. Венкстерн, проф. Е.Я. Габовича, проф. М.И. Гроссмана, проф. Р.Л. Добрушина, проф. А.О. Иванова, к.ф.-м.н. В. Косенко, проф. Ю.М. Лотмана, проф. Л.Д. Мешалкина, проф. А.А. Поликарпова, проф. В.Д. Поликарпова, канд. ист. наук С.А. Пустовойт, проф. М.Л. Ремневу, проф. С.Н. Соколова, проф. А.А. Тужилина, Dr. Christoph Marx`a за полезные обсуждения.

Мы глубоко признательны декану филологического факультета Московского государственного университета, профессору М.Л. Ремневой за предложение прочитать специальный курс по проблемам хронологии и новым математическим методам в истории и лингвистике. Такой курс был прочитан нами на филологическом факультете МГУ в 1998 году. Мы благодарны профессору филологического факультета А.А. Поликарпову, заведующему лабораторией компьютерных методов в лингвистике за помощь в организации этого курса и ценные для нас обсуждения.

В нашей очень сложной работе нам помогали также еще десятки и десятки людей. Всем им мы выражаем глубочайшую благодарность за помощь и поддержку.

А.Т. Фоменко, Г.В. Носовский

Предисловие А.Н. Ширяева к первому изданию книги А.Т. Фоменко «Методы статистического анализа нарративных текстов и приложения к хронологии» в 1990 году Исследования 1972–1988 годов

Сегодня методы прикладной статистики проникают в самые различные области знания, в том числе и в задачи изучения текстов различной природы. При этом под «текстом» могут пониматься последовательности сигналов того или иного типа, длинные коды, возникающие в генетике, графические изображения (которые можно закодировать и представить в виде «текста»), а также и реальные нарративные тексты (например, исторические хроники, первоисточники, документы и т. п.)

Одна из важных возникающих здесь задач состоит в распознавании зависимых текстов, то есть «похожих» текстов, имеющих в некотором смысле общую природу, общее происхождение. Например, в задаче распознавания образов важно обнаружить среди большой совокупности «изображений» такое, которое максимально «близко» к заранее заданному: в задаче изучения длинных последовательностей сигналов важно уметь обнаруживать «однородные подпоследовательности» и места их стыковок. Сюда относится, в частности, и известная задача о разладке, решению которой в математической статистике, статистике случайных процессов уделяется большое внимание.