Считая, тем не менее, что скалигеровская хронология на интервале 300…1800 годы н.э. в основном верна, Морозов не проанализировал средневековые затмения 500…1600 гг. н.э., предполагая, что здесь противоречий не обнаружится. Продолжая исследования, начатые в [163], А. Т. Фоменко [1] проанализировал затмения, традиционно датируемые в интервале 400…1600 годы н.э.
Оказалось, что эффект «подъема вверх», обнаруженный в [163] для древних затмений, распространяется и на интервал 400…900 годы н.э. Это означает, что здесь либо имеется много равноправных астрономических решений (и тогда астрономическая датировка бессмысленна), либо решений мало (одно, два) и все они попадают в интервал 900…1700 годы н.э.
И только начиная приблизительно с 900 года н.э., а не с 400 г. н.э., как предполагалось в [163], согласование скалигеровских дат затмений с результатами непредвзятого астрономического датирования становится удовлетворительным, и только с 1300 года н.э. – надежным.
Подробности см. в книге А. Т. Фоменко «Методы статистического анализа нарративных текстов и приложения к хронологии», М., МГУ, 1990, [1].
6. Новый подход к проблеме датирования древних событий.
Эмпирико-статистические методы и новые возможности.
6. 1. Статистические модели
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 пики, экстремальные точки. В нашем графике объема они приходятся на годы, в которые кривая достигает локальных максимумов. Такие всплески указывают на годы, наиболее подробно описанные в летописи на исследуемом отрезке времени. Обозначим через C(T) объем всех текстов, написанных о годе T его современниками. Это – «первоначальный фонд» информации (рис.2). Его график нам точно неизвестен, поскольку тексты постепенно утрачиваются со временем, гибнут.
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.