"А.Т.Фоменко. Методы статистического анализа исторических текстов. (часть 1)" - читать интересную книгу автораобразов важно обнаружить среди большой совокупности "изображений"
такое, которое максимально "близко" к заранее заданному: в задаче изучения длинных проследовательностей 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. Применительно к проблемам изучения нарративных текстов задача распознавания зависимых и независимых текстов (например, хроник) звучит как задача поиска текстов, восходящих, например, к одному общему первоисточнику, оригиналу (такие тексты естественно назвать зависимыми), или, напротив, восходящих к существенно разным первоисточникам (такие тексты естественно назвать независимыми). Ясно, что задачи этого типа чрезвычайно сложны и поэтому следует приветствовать появление новых эмпирико-статистических методов распознавания, которые, в совокупности с классическими подходами могут быть полезны в конкретных исследованиях (например, источниковедческих). Настоящая книга профессора чистой математики А.Т.Фоменко ориентирована, в основном, на разработку таких новых методов применительно к проблеме распознавания зависимых и независимых нарративных текстов и для их датировки (по отношению к текстам с заранее известной достоверной датировкой). зависимых и независимых нарративных (исторических) текстов на основе нескольких новых эмпирико-статистических моделей (закономерностей), обнаруженных им в результате обширных статистических экспериментов с различными количественными характеристиками конкретных текстов, хроник, первоисточников и т.п. Проверка этих моделей (статистических гипотез) на конкретном материале хроник подтвердила эффективность моделей и позволила предложить новые методы датировки текстов (а точнее, описываемых в этих текстах событий). Предлагаемый А.Т.Фоменко подход нестандартен и требует от читателя известного внимания и трудолюбия, чтобы освоиться с новыми и возможно непривычными логическими построениями. В то же время основные идеи автора воспринимаются вполне естественно с точки зрения современной математической статистики и легко вписываются в систему мышления специалистов по прикладной статистике. Полученные автором научные результаты интересны и, возможно, сегодня уже следует говорить о возникновении нового (и довольно неожиданного) научного направления в прикладной статистике, развитие которого представляет несомненный интерес. Все эти результаты опираются на огромный объем работы, выполненный автором совместно с коллективом его коллег-ученых, являющихся, в основном, специалистами-профессионалами в области математической статистики и приложений. |
|
|