График К(Т0, Т) будет иметь в точке С0 характерный всплеск, говорящий о появлении в тексте дубликата главы с номером Т0.

Что же касается графика К(С0, Т), то ясно, что все значения К(С0, Т) просто равны нулю, так как глава Х(С0), являясь точным повтором уже бывшей главы Х(Т0), не содержит ни одного нового имени (все ее имена уже появились в Х(Т0)) – см. рис. 4.

Первый график на рис. 4 явно не удовлетворяет принципу затухания частот (так нет монотонного убывания справа от Т0).

Следовательно, для восстановления правильного хронологического порядка глав следует переставить главы-поколения в хронике Х так, чтобы добиться соответствия с теоретическим графиком (рис. 1). Ясно, что наилучшее совпадение с теоретическим графиком получится, если мы поместим главы-дубликаты Х(Т0) и Х(С0) рядом или просто отождествим их.

Итак, если среди глав-поколений некоторой хроники Х обнаружились две главы Х(Т0) и Х(С0), для которых их графики К(Т0, Т) и К(С0, Т) имеют вид приблизительно как на рис. 4, то эти главы являются дубликатами (в рамках рассматриваемой модели). Скорее всего, эти главы говорят об одних и тех же событиях и их следует отождествить.

Все сказанное переносится на случай, когда в хронике Х содержится три и более дубликатов.

Метод был экспериментально проверен на реальных исторических данных. В качестве простого примера, в частности, была взята книга «Истории Флоренции» Н. Макьявелли (Л., 1973), снабженная развернутым комментарием. Ясно, что комментарии можно рассматривать как серию дополнительных глав-поколений, дублирующих основной текст (так как в них в основном говорится о тех же событиях, что и в основной хронике).

Текст «Истории» вместе с комментариями был разбит на главы-поколения. Для получившегося совокупного текста (охватывающего как саму «Историю», так и комментарии к ней) была построена матрица {K}, определенная выше.

Оказалось, что она имеет вид, качественно показанный на рис. 5, где жирным отмечены клетки матрицы, заполненные максимумами в ее строках (то есть максимумами, всплесками в графиках К(Т0, Т)). Комментарии к основной хронике ясно выделяются на рис. 5 в виде сплошного жирного отрезка, параллельного главной диагонали.

В данном случае методика успешно обнаружила заранее известные дубликаты – комментарии к тексту Макьявелли (при обработке этого текста принимал участие А. Макаров).

Описанные методы распознавания зависимостей («статистических дубликатов»), основанные на принципе затухания частот, были предложены А. Т. Фоменко в работах [5-8]. С их помощью, а также с помощью других, независимых методик, в 1980-1988 гг. А. Т. Фоменко и его коллегами была проделана исключительно объемная вычислительная работа по глобальному статистическому анализу совокупности текстов, описывающих древнюю и средневековую историю. Результаты этой работы суммированы в виде разложения ГХК (глобальной хронологической карты) [6, 7, 18].

В дальнейшем мы будем рассматривать не сами хроники (тексты), а списки имен, извлеченные из них. Это означает, что каждый фрагмент хроники, описывающий события некоторого выбранного периода времени (одного поколения, 10-ти, 20-ти летия и т.п.) заменяется на список собственных имен, упоминаемых в данном фрагменте. При этом, в каждом фрагмента любое имя учитывается столько раз, сколько оно упомянуто в нем – то есть учитывается «с кратностью».

Предположим, что общее число глав в рассматриваемой хронике равно N. Выстроив и занумеровав списки имен, извлеченных из каждого фрагмента этого текста, в том порядке, как они следовали в нем, получим список имен Х, являющийся объединением последовательности более коротких списков имен Х1, Х2,…, ХN:

Х = Х1 +Х2 +…+ХN.

Списки имен Хi (1 « i « N) мы в дальнейшем будем называть главами-поколениями или просто главами списка Х.

Список Х является упорядоченным списком имен и его можно рассматривать также и без разбиения на главы:

Х = a1, a2,…, aN.

Здесь через ai обозначено i-тое по порядку имя в списке Х.

Мы будем придерживаться следующих обозначений для характеристик списков имен:

n – общее число имен в списке Х (с учетом кратности их вхождения в список);

m – число различных имен списка Х;

N – число глав списка Х (если используется разбиение списка имен на главы).