Анатолий Фоменко - Числа против лжи.

Теперь в качестве «летописи» X' возьмем снова книгу B.C. Сергеева, а в качестве «летописи» Y' — ее же, но заменив порядок лет в тексте на противоположный. То есть, грубо говоря, прочитав книгу Сергеева «задом наперед». Оказывается, в этом случае p(X', Y') будет равняться 1/3. Таким образом, получается значение, существенно более близкое к единице, чем предыдущее, и указывающее на независимость сравниваемых текстов. Что и неудивительно, так как проведенная нами операция «перевертывания летописи» очевидно дает два заведомо независимых текста.

ПРИМЕР 2.Возьмем следующие заведомо зависимые исторические тексты, две русские летописи: X — Никифоровская летопись [672], Y — Супрасльская летопись [672]. Следующий интервал времени описан в обеих летописях: якобы, 850-1256 годы н. э.

Графики их объемов приведены на рис. 5.12. Оба графика объемов «глав» на интервале якобы 850-1255 годы н. э. имеют 31 всплеск и делают эти всплески практически одновременно, в одни и те же годы. Подсчет дает, что здесь p(X, Y) = 1024. Это значение весьма мало, что подтверждает зависимость этих текстов. В Приложении 2 мы приводим точные численные значения функций объемов этих летописей.

Рис. 5.12. Графики объемов зависимых летописей: Супрасльской и Никифоровской. Всплески графиков — практически одновременны.

ПРИМЕР 3.Рассмотрим следующие две русские летописи: X — Холмогорская летопись [672], Y — Повесть Временных Лет. Следующий интервал времени описан в обеих летописях: якобы, 850-1000 годы н. э. Графики объемов летописей также достигают локальных максимумов практически одновременно. И снова это не случайно, а закономерно, иначе реализовался бы единственный шанс из 1015 шансов. Здесь p(X, Y) = 1015. На указанном временном интервале эти две летописи зависимы. На рис. 5.13 представлены сразу три графика объемов: для Супрасльской летописи, для Никифоровской летописи и для Повести Временных Лет. Последняя летопись «богаче», поэтому ее график имеет больше локальных максимумов и зависимость не столь очевидна. Тем не менее, после сглаживания выясняется, что между этими тремя графиками также имеется ярко выраженная зависимость. Подробнее о сравнении «богатых» и «бедных» летописей мы расскажем в книге «Античность — это средневековье», кн. 2, гл. 3. Распределение объемов указанных летописей приведено в Приложении 2 к настоящей книге.

Рис. 5.13. Графики трех зависимых летописей: Супрасльской, Никифоровской и «более богатой» Повести Временных Лет. Подсчеты показывают, что имеется ярко выраженная зависимость точек всплесков.

ПРИМЕР 4.Это пример из средневековой римской истории.

X — фундаментальная монография немецкого историка Фердинанда Грегоровиуса «История города Рима в средние века», тома 1–5 [196]. Эта книга написана в XIX веке на основе огромного числа средневековых светских и церковных документов.

Y — Liber Pontificalis (Т. Mommsen, Gestorum Pontificum Romanorum, 1898). Эта «Книга Понтифексов», то есть список и жизнеописания римских пап средних веков, была восстановлена немецким историком XIX века Теодором Моммзеном на основе средневековых римских текстов. Здесь, оказывается, p(X, Y) = 10 -10, что указывает на яркую зависимость этих двух текстов. В предположении случайности такой близости, реализовался бы один шанс из 10 миллиардов.

И так далее. Во всех нескольких десятках обработанных нами примеров исторических текстов, — как заведомо зависимых, так и заведомо независимых, — наша теоретическая модель подтвердилась. Таким образом, удалось обнаружить закономерности, позволяющие статистически характеризовать зависимые исторические тексты, то есть описывающие один и тот же период времени, одни и те же «потоки событий» в истории одного и того же региона, государства. В то же время, как показали эксперименты, если два исторических текста X и Y, напротив, независимы, то есть описывают заведомо разные исторические эпохи, или разные регионы, или существенно разные «потоки событий», то графики объемов vol X(t) и vol Y(t) делают всплески в существенно разные годы. То есть, никакой корреляции не наблюдается. В этом последнем случае типичное значение для коэффициента p(X, Y), при количестве локальных максимумов от 10 до 15, колеблется от 1 до 1/100. Приведем типичный пример.