Казалось бы, личные имена только для того и служат, чтобы обозначать вполне конкретных персонажей. Неужели математический анализ из списка в какой-нибудь части какой-либо хроники может дать что-то сверх этого? Может. Вот простой пример. Любое имя бывает в одни времена модным, в другие – непопулярным. Надежно датированные исторические документы могли бы помочь нам составить реестры наиболее популярных в различные эпохи имен; и тогда мы смогли бы приблизительно датировать какой-либо иной документ – не по содержанию, а только по списку имен. Представьте себе, в одном списке: «Святополк, Михаил, Олег, Волк», в другом: «Фрол, Тит, Ульяна, Никита», в третьем: «Никита, Михаил, Эдуард, Петр». Очевидно, что у них разная привязка во времени. Математический подсчет может сделать эту привязку довольно точной (и кстати, не обязательно однозначной: может обнаружиться, например, что второй из этих списков в равной степени относится и к самому началу XX века, и к 70-м годам XVIII века).

Когда исследователь имеет в руках такой мощный инструмент, как ЭВМ, и когда у него достаточно терпения изготовить машинные «конспекты» множества текстов-хроник, появляется возможность привлечь на помощь математическую статистику – науку, основанную на обработке исходного материала большого объема.

(Чаще всего ее используют в роли старательного мусорщика: на обширной свалке информации она высматривает, где валяются все одинаковые предметы, и в хаосе их расположения выискивает закономерности. После этого она может, если нужно, разделить эти предметы на действительно одинаковые и только кажущиеся таковыми, а также указать расположение их источников.)

Благодаря ЭВМ появляется возможность использовать методы, к которым прежние историки не могли прибегать в принципе – из-за огромной трудоемкости этой работы. Сотни человеческих жизней не хватило бы, чтобы вручную проделать хотя бы один из тех анализов, о которых речь пойдет ниже. Причем важно отметить, что этих методов не один, а несколько, совершенно различных, и обрабатывают они совершенно различную информацию (черпая ее, однако, из одних и тех же хроник). Поэтому мы можем позволить себе небывалую роскошь: не делать ни одного утверждения, прежде чем несколько различных методов, друг от друга совершенно не зависящих, не скажут в один голос: «Это так, и только так!» Это прямо противоположно подходу средневековых хронистов, которым иногда достаточно было одного-единственного совпадения имени в двух текстах (случайного, может быть), чтобы связать содержание этих хроник в единую цепь. Тогда еще, к сожалению, не существовало науки, специально созданной, чтобы предостерегать от случайных ошибок, – математической статистики.

Исследование текстов-хроник – дело для математики принципиально новое. Можно обнаружить лишь относительную близость с некоторыми задачами, которыми ранее математика занималась: с прочтением шифров, восстановлением исходного расположения карт в колоде по виду нескольких перетасованных карт и т. п. Поэтому для нашего исследования пришлось разработать принципиально новые методы статистического исследования, в которых учитывается специфика исходного материала. Особое внимание уделялось тому, чтобы эти методы не дублировали друг друга, исследовали различные по сути данные, чтобы выводы, основанные на их результатах, были взаимно независимыми, что необходимо для их перекрестной проверки. Мы не можем позволить себе еще больше запутать историю, которая и без того давно запуталась в своей хронологии.