Математическая хронология библейских событий
Шрифт:
Важнейшим фактом, обнаруженным в этом исследовании, является отсутствие обоснования (в современном научном смысле) скалигеровской хронологии. Основываясь на анализе огромного фактического материала, Морозов выдвинул и частично обосновал фундаментальную гипотезу о том, что скалигеровская хронология искусственно растянута, удлинена по сравнению с реальностью. Идея Морозова основана на обнаруженных им «повторах в истории». Он указал древние тексты, описывающие, вероятно, одни и те же события, но датированные затем разными эпохами и считающиеся сегодня существенно различными.
В частности, Морозов предъявил несколько династий правителей, являющихся, по его мнению,
Выход в свет труда [10] вызвал оживлённую полемику в печати, отголоски которой присутствуют и в современной литературе. При этом были высказаны некоторые справедливые замечания, однако в целом концепция Морозова оспорена не была.
Сомнения в правильности принятой сегодня версии хронологии имеют очень давнюю историю.
В частности, Морозов писал, что «профессор Саламанкского университета де Арсилла (de Arcilla) ещё в XVI веке опубликовал две свои работы: „Programma Historiae Universalis“ и „Divinae Florae Historicae“, где доказывал, что вся древняя история сочинена в средние века, и к тем же выводам пришёл иезуитский историк и археолог Жан Гардуин (J. Hardouin, 1646—1724), считавший классическую литературу за произведения монастерионцев предшествовавшего ему XVI века… Немецкий приват-доцент Роберт Балдауф написал в 1902—1903 годах свою книгу „История и критика“, где на основании чисто филологических соображений доказывал, что не только древняя, но даже и ранняя средневековая история – фальсификация Эпохи Возрождения и последующих за ней веков» [10], т. 2, с. VII—VIII Введения.
Серьёзной критике подверг хронологию Скалигера-Петавиуса и английский историк Эдвин Джонсон (1842—1901), в частности, в книге «», London, 1904.
7. Новый подход к проблеме датирования древних событий.
Эмпирико-статистические методы и новые возможности
7.1. Статистические модели
Чтобы преодолеть трудности воссоздания правильной хронологии, надо, на наш взгляд, 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 научных публикаций, перечисленных в конце настоящего Введения, и из наших книг [нх-1]…[нх-8].
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.
7.2. 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 посвящён событиям одного года T. Подсчитаем объём всех кусков X(T), т. е. число страниц или строк в каждом X(T).
Полученные числа
Насколько существенны эти различия? Есть ли что-то общее в графиках объёмов текстов, рассказывающих об одних и тех же событиях?
Оказывается, есть. Но прежде скажем несколько слов о механизме утери информации.
Существенная характеристика всякого графика – его пики, экстремальные точки. В графике объёма они приходятся на годы, в которые кривая достигает локальных максимумов, т. е. на годы, наиболее подробно описанные в летописи на исследуемом отрезке времени. Обозначим через C(T) объём всех текстов, написанных о годе T его современниками. Это – «первоначальный фонд» информации (рис. 1.3). Его график нам точно неизвестен, поскольку тексты постепенно утрачиваются, 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. 1.3), то можем построить график C_M(T), показывающий объём текстов, которые «дожили» до момента времени M и описывают события года T.
Другими словами, C_M(T) – это остаточный, сохранившийся фонд информации от эпохи (A, B), который дошёл до года M.
Наша модель может быть переформулирована, следовательно, таким образом:
График C_M(T) должен иметь всплески примерно в те же годы на интервале (A, B), что и исходный график C(T).
Разумеется, проверить модель в таком её 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 живёт в эпоху M, то он будет опираться на фонд C_M(T). Если летописец Y живёт в эпоху N, отличную, вообще говоря, от эпохи M, то он опирается на сохранившийся фонд C_N(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 объёмов vol X(T) будет иметь всплески примерно в те годы, где имеет всплески график C_M(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_M(T) близки к точкам всплесков исходного графика C(T). Аналогично, и точки всплесков графика C_N(T) близки к точкам всплесков графика C(T). Следовательно, графики vol X(T) и vol Y(T) должны делать всплески примерно одновременно, т. е. точки их локальных максимумов должны коррелировать (рис. 1.4).
При этом, конечно, амплитуды графиков могут быть существенно различны (рис. 1.5а). Итак, в окончательном виде наш принцип корреляции максимумов звучит следующим образом: