Сучасна роль комп'ютера в археології

Персональний комп'ютер - перший масовий інструмент активної формалізації професійних археологічних знань. Відкриття феномену персонального комп'ютера пов'язують з ім'ям Стіва Джонса - керівника фірми Apple Computer, який визначив цей тип ЕОМ як індивідуальний інструмент для посилення природних можливостей людського розуму (Громов, 1992: 156).

Персональний комп'ютер - це дійсно особиста ЕОМ з дружнім програмним забезпеченням, що дозволяє "людині з вулиці", а такими є в більшості своєму археологи,. нарешті-то самим запрограмувати ті найбільш цікаві завдання, зміст яких раніше було так важко, а часом і просто неможливо "Вбили" в голову "нетямущими" програмісту. Вони звільнили непрофесійного користувача від необхідності пробиватися до обчислювальних ресурсів через джунглі операційних систем великих ЕОМ.

Завдяки наявності великого вибору програмних засобів для обробки цифрової, текстової, графічної та аудіо-відео інформації персональні комп'ютери в археології та інших гуманітарних науках викликали ефект, подібний до ефекту від винаходу книгодрукування для становлення загальної грамотності.

Наявність таких нових інформаційних засобів дозволяє розвіяти принаймні три міфи, побутують серед археологів:

Міф перше: існує популярна думка про те, що використання комп'ютера пов'язане тільки з реалізацією в археології статистичних завдань, хоча це всього лише одне з багатьох можливих застосувань комп'ютера;

Міф друга: комп'ютери - це магічні чорні ящики, що дають позитивні відповіді на все спадають на думку археологам фантазії і запити. Як це не прикро, але комп'ютери не можуть давати таких магічних відповідей. Комп'ютер - це тільки знаряддя і результати комп'ютерного аналізу можуть бути добрими лише тоді, коли дані і пакети програм забезпечують це. Комп'ютери допомагають впоратися з багатьма втомливими аспектами управління археологічними даними, але вони не можуть змінити природу самої археології.

Міф третє: археологічні дані відрізняються від даних всіх інших наук і не можуть бути оброблені за допомогою комп'ютера. Насправді проблеми, що виникають при роботі з археологічними даними ідентичні проблем, які виявляються при аналізі даних в інших слабко або погано структурованих науках.

Головною проблемою при цьому є лише завдання стандартизації що представляються археологічних даних для того, щоб їх можна було порівнювати з іншими. У цьому сенсі комп'ютери перетворюють всіх використовують комп'ютери археологів у теоретиків, так як вони вимагають більше думати про блоки даних і методи аналізу, ніж це було прийнято раніше (Richards, Ryan, 1985).

Археологи, що займаються розробкою різних проблем уже відчувають ті переваги, які надає комп'ютер. Завдяки наявності периферійних пристроїв вирішується проблема автоматичного введення даних. Величезна економія часу відбувається тоді, коли доводиться обробити набір археологічних даних більше одного рази. У цьому сенсі комп'ютер - це дійсно прискорення (Гарден, 1983). При це "старі" археологи можуть використовувати результати для додання традиційним поясненням більшої строгості, а "нові" археологи можуть використовувати їх для дослідження нових все розширюється запитів (Richards, Ryan, 1985).

В даний час можуть бути виділені наступні чотири сфери застосування комп'ютерів в археoлогіі:

бази і банки даних, інформаційно-пошукові та гіпертекстові системи,

математична обробка археологічних даних,

Допоміжна обробка даних суміжних областей,

моделювання.

В Минулого різні дослідники працювали в якійсь одній із цих сфер, тому їх досягнення були в достатній мірі незалежними. Проте згодом вони почали зливатися, оскільки археологи почали застосовувати більш комплексний підхід при обробці даних.

Бази та банки даних археологічних джерел

Розвиток засобів обчислювальної техніки забезпечив можливість для створення і широкого використання систем обробки даних різноманітного призначення. Сталі розроблятися інформаційні системи для обслуговування різних сфер діяльності.

Однією з важливих передумов створення таких систем стала можливість їх оснащення "Пам'яттю" для накопичення, зберігання, обробки та систематизації великого обсягу даних про процеси функціонування та властивості реальних об'єктів, а також даних довідкового характеру.

Інший суттєвою передумовою потрібно визнати розробку підходів, а також створення програмних і технічних засобів конструювання систем, призначених для колективного користування. Поряд з іншими усуспільнюється в такому середовищі ресурсами стають і зберігаються в пам'яті системи дані.

Логіка подій останнього десятиліття підводить до думки про те, чи можуть бази і банки даних стати більш ефективним засобом доступу до матеріалів, ніж друковані публікації. На думку Ж.-К.Гардена, "відповідь є однозначною: розвиток мереж даних у різних науках рано чи пізно торкнеться і археологію ... Це дозволить здійснювати інформаційний пошук не традиційним шляхом вивчення окремих праць та періодики, що зберігаються в бібліотеках, а прямим запитом до фондів бази даних, або по каналах зв'язку "(Гарден, 1983: 225). Принципи банків даних, є протилежними археологічній практиці, при якій вчений-одинак ревно охороняє добуту ним інформацію від зазіхань на неї інших. Як буде показано в класифікації баз даних в розділі IV, використання баз даних не обов'язково призведе до швидкого зміни цієї археологічної традиції, оскільки банком даних може користуватися будь-яку кількість дослідників, але з ним може працювати і окремий дослідник. Крім того, як підкреслював Ж.-К. Гарден, більша частина теоретичних робіт поки здійснюється з самого почала по коліях, об'єднаних загальною назвою "компіляції", що не залишає можливість подумати про розробку мереж даних, про визначення кордонів компіляцій, про вироблення допустимих мов представлення даних, про виявлення необхідних для того й іншого логічних механізмів і т.д. (Гарден, 1983: 226). Тому знадобиться час, щоб і дослідні установи та археологічні "плюшкіни" пристосувалися до нормальної наукової практики, яку багато археологів поки що заперечують.

Таким чином зміст поставленої проблеми зводиться до вирішення не тільки теоретичної частини завдання зі створення єдиного банку даних археологічних джерел, а й до вирішення психологічних і організаційних питань.

Якщо говорити про теоретичні проблеми, то в першу чергу слід згадати слабку теоретичну обгрунтованість археологічних баз даних. Тому Ж.-К. Гарден, вважав, що банк археологічної джерел може бути поки заснований на типологічних і емпіричних підставах. Першою теоретичної завданням при цьому стає встановлення "полів спостереження" (Archeologie. .., 1970: 360 -363), під якими розуміється, обмежене межами їх розгляду, об'єднання символічних цінностей. За Ж.-К.Гардену передбачається поступове розширення цих полів від рівня до рівня за досить поширеною схемою: пам'ятник-комплекс-комплекс комплексів. Однак характер зв'язків між рівнями до цих пір слабо опрацьовано в теоретичному плані.

В даний час, кажучи про організаційну частини, роботи зі створення банків археологічних даних ведуться в США, Великобританії, Франції, Німеччини, Італії, Мексиці, Австралії і ряді інших країн. Їх діяльність координує Міжнародний комітет банків археологічних даних. Крім того на базі бібліотеки конгресу США концентрується вся інформація з музейних колекцій (Doran, Hodson, 1975: 280). У Росії роботи зі створення баз даних історичної та археологічної інформації тільки починаються. Судячи з описів, включеним у всеросійський каталог баз даних НТЦ "Інформрегістр", з наведених там 20 історичних баз даних, лише один, виконана на основі СУБД dBase III plus відноситься до галузі археології. У цій базі даних, об'ємом 0.4 мгбайта зібрані матеріали польових досліджень російських і радянських археологів, починаючи з XIX століття (Гарскова, 1994: 173 -174). Звичайно каталог цей далеко не повний, але і він може досить переконливо свідчити про загальну відсталості застосовуваних для їх створення технологій.

Одна з найпростіших операцій, яку виконує комп'ютер, полягає в розробці класифікаційного шаблону, накопичення даних і відтворенні їх по вимогу. Пошук інформації - термін, який застосовується при обробці даних, пов'язаної з нагромадженням і категоризацією великої кількості інформації та автоматичним пошуком особливих одиниць інформації.

Одним із прикладів самого раннього використання техніки пошуку інформації є фіксація даних по кераміці південно-заходу Америки, здійснена в п'ятдесятих роках Гейнсом (Richards, Ryan, 1985).

Банки археологічних даних можуть бути розділені на чотири групи:

банки даних, створені за матеріалами розкопках.

банки даних, реалізованих наукових проектів

банки даних фахівців суміжних областей

цільові банки даних

Банки, містять дані, які були отримані під час розкопок, або при польовий розвідці часто використовуються при написанні звітів по стоянці, а також є засобом архівізаціі матеріалів розкопок з метою використання їх іншими археологами. Крім того, вони становлять матеріали для статистичного аналізу, дослідження взаємозв'язку знахідок і стратиграфії з автоматичним виробництвом матриць даних зі стоянки та автоматичним створенням карт і планів розташування знахідок.

Банк даних наукового проекту - це набір даних, пов'язаних з певним проектом. Такі банки даних зазвичай збираються окремими дослідниками з метою вирішення специфічних завдань. Ця сфера застосування комп'ютерів швидко розвивається.

Банки даних фахівців суміжних областей містять дані особливого типу, але призначені для загального користування. Наприклад, банк даних по радіовуглецевим дат.

Цільові банки даних являють собою сукупність даних, що охоплюють велику область. Збираються вони з єдиною метою - бути використання всіма археологами. Такий "універсальний" банк даних репрезентує досить неясну концепцію, оскільки, будь-яке комп'ютерне фіксування передбачає відбір даних, при цьому критерії відбору мають бути чіткими. На одному рівні, а саме як засіб виявлення даних, необхідних для певних проектів, що подібні банки даних є цілком задовільними (музейна документація, індекси пам'ятників).

З інший строни, системи, що намагаються зафіксувати всі дані про кожного артефакті в даному районі, ймовірно, будуть малоцінними для майбутніх поколінь археологів. Проблема полягає в тому, що банки даних подібного роду прагнуть зафіксувати археологічні дані на рівні деталі, хоча немає спільної думки про те, які саме змінні повинні фіксуватися.

Можна припустити, що в майбутньому буде відбуватися прискорення росту банку даних індивідуальних наукових проектів, банків даних спеціальної інформації та даних, що фіксуються при дослідженні стоянок. Ми повністю згодні з думкою Дора і Ходсона (1975: 331), що "ключовим моментом у майбутньому буде швидше різноманітність, а не стандартизація, і гігантські інтегровані інформаційні системи ".

Резюмуючи двадцятип'ятирічний зусилля зі створення банків даних в археології, можна відзначити слабкі зрушення в археологічній теорії. Як і раніше проблемою з проблем залишається "неуніверсальні" дескриптивних кодів і дескриптивних мов, обумовлених недосконалістю формалізації археологічних даних і знань (Doran, Hodson, 1975).

Методичні основи статистичного аналізу даних в археології

Статистичні методи використовуються тоді, коли експериментальні дані представляють собою значний обсяг результатів "вимірювань", "спостережень". При цьому структура сукупності вихідних даних несе в собі певну неоднорідність, виражає різні співвідношення залежності, порядку, перманентно (Дерев'янко, Фелінгер, Холюшкін, 1989:140).

Археологам часто доводиться рахувати речі, так що сама природа археології надає відповідну сферу для застосування статистичних методів. На етапах становлення археології як науки, так нерідко і зараз в археологічних публікаціях миготять слова, хоча і не прямо, що несуть відомості про кількість знахідок, їх частоті, щільності і т.д.: багато-мало, часто-зрідка; типово-виключення (Щапова, 1988:89). Таким чином вже на цьому рівні узагальнення великих кількісних обсягів даних археологу доводиться встановлювати наявність неоднорідностей у вихідній сукупності, проводити систематизацію їх у формі різного типу співвідношень статистичної залежності.

Починаючи з двадцятих років ХХ століття в археології застосовується проста дескриптивна статистика, що включає в себе визначення процентних співвідношень, розрахунок середніх, виявлення взаімовстречаемості і довірчих інтервалів, яку можна розглядати як основу для проведення більш складних аналізів.

Таким чином, використання статистики в археології сходить до часів, попереднім появи ЕОМ та персональних комп'ютерів. Як відзначав Ж.-К.Гарден, "використання методів статистики не було по суті і навіть історично пов'язано з комп'ютеризацією археології (Гарден, 1983). Однак комп'ютер став ідеальним знаряддям для рахунку і його використання прискорило впровадження статистичних методів. А останні підштовхнули розвиток теоретичних досліджень, тому що вони висвітлили принаймні чотири проблеми.:

проблему таксономії, а отже і засобів природної мови, слабо пристосованого до точних і структурованим описах об'єктів, речей та їх особливостей (Шер, 1978), посилену відсутністю "природною" класифікації і підкреслену важливістю ефекту відбору ознак при вирішенні проблем подібності та відмінності;

проблему репрезентативності археологічних даних;

проблему підтвердження, пов'язану з поданням про те, що використання обчислювальних і статистичних коштів передбачає автоматичне підтвердження результатів аналізу.;

проблему інтерпретації, пов'язану з тим, що "в археологічних дискусіях допускаються загальні помилки. Наприклад, часто стверджується, що кількість відмінностей між колекціями, виміряний за допомогою деякої таксономічній оцінки - це міра етнічного споріднення "(Binford, 1972:247). І дійсно, значення і адекватність - абсолютно різні характеристики таксономії. Тому не можна сказати, що класифікація даних за такими таксономія дає інформацію безпосередньо про значення виміряних розходжень і подібностей.

В Зокрема, можна згадати існувала у свій час в археології моду по впорядкування археологічних даних. У даному випадку мова йде не про абсолютних датування археологічних пам'яток, які є окремим випадком такого впорядкування. Під упорядкуванням розуміється організація безлічі порівнюваних археологічних одиниць (наприклад, колекцій артефактів) у вигляді послідовності їх схожості або відмінності (Brainerd, 1951; Сулейманов, 1972; Шер, 1970; Каменецький, Маршак, Шер, 1975; Холюшкін, 1981). При такому підході рішення задачі формалізується перестановкою стовпців і рядків матриці даних або матриці подібності так, щоб найбільші значення розташовувалися поблизу головної діагоналі.

Крім того нерідкі випадки неадекватного використання статистичних методів в археології. Це відбувається через те, що не всі дослідники, які використовують її методи при обробці даних, в достатній мірі математично підготовлені. У цьому плані відрадним фактом є поява посібників з математичної статистикою, де в простій і доступній формі викладається суть статистичних методів, сенсу доставляються ними результатів (Федоров-Давидов, 1987).

Слід підкреслити, що спроба встановити якусь загальну схему щодо методів і форм статистичної обробки та аналізу даних, придатну у всіх випадках, очевидно, неспроможна. Однак, існує певна "природная "логіка стосовно використання тих чи інших методів і ця логіка може служити важливим підмогою в проектуванні схеми обробки даних в кожному конкретному випадку.

Щодо природи статистичних висновків існує цілий ряд концепцій, з яких, на наш погляд, найбільш істотні два: концепція рандомізації - прийняття рішення в умовах невизначеності і концепція редукції (згортки) інформації.

Змістовий зміст цих концепцій можна пояснити в дуже простій формі.

Концепція рандомізації суттю статистичних методів оголошує реконструкцію цілого на основі неповної інформації про нього, а відповідно до концепції редукції подання великих обсягів даних на основі виявлення внутрішніх структурованість, властивою цій сукупності даних.

Всю сукупність статистичних методів обробки та аналізу даних можна представити у вигляді декількох груп. У кожній окремій групі знаходиться сукупність однорідних або близьких за структурою і результатами методів. Групи можуть бути впорядковані за ступенем редукції (згортання, стиснення, узагальнення) інформації (Дерев'янко, Фелінгер, Холюшкін, 1989: 153-154). Відповідно до таким підходом можуть бути розглянуті наступні групи методів обробки даних:

обчислення емпіричних розподілів по різних класах подій, формулируемого в термінах значень ознак опису об'єктів статистичної сукупності;

обчислення характеристик розподілів (середнє, мода, медіана, дисперсія, ентропія і тощо);

аналіз залежності між ознаками (кореляція парна, приватна, множинна, інші міри та коефіцієнти залежності, регресійний аналіз і т.п.);

факторний опис багатовимірної сукупності (факторний аналіз і методи йому подібні);

образне представлення емпіричних даних (методи та алгоритми розпізнавання, кластерний аналіз).

Просунутий статистичний аналіз археологічних даних припускає взаємопов'язану обробку даних на всіх перерахованих рівнях.

Для даних, сутнісну основу яких представляють кількісні (числові) значення, є велика різноманітність конкретних алгоритмів для кожного рівня.

Є так само алгоритми, що базуються на теоретико-інформаційних поняттях, характеристиках, визначеннях і теореми, чим забезпечується їх незалежність (інваріантність) щодо структури ознак (шкал вимірювання). На думку Я. А. Шера, окремі публікації результатів успішного використання теоретико-інформаційних критеріїв показують, що їх можливості тільки розкриваються (Шер, 1994:68). Мова йшла про застосування ентропії при аналізі структури геометричного орнаменту (Sher, 1966), виявленні критеріїв подібності і відмінності керамічних комплексів (Маршак, 1965), вивченні орнаментики набірних поясів (Ковалевська, 1970) і виявлення ступеня різноманіття на палеолітичних стоянках (Соффер, 1993). На жаль без уваги автора огляду залишилися методичні напрацювання, зроблені в Інституті археології та етнографії (Дерев'янко, Фелінгер, Холюшкін, 1989:153-163).

Згідно цим напрацюванням на першому етапі вирішення археологічної завдання доцільно отримати загальні оцінки ступеня структурованості даних. Для цього можна використовувати ентропійних та інформаційні характеристики. Теоретично можливі випадки, коли в масиві структурованих складових немає. Якщо це так, то обробка його будь-якими методами абсолютно марна.

Через значення ентропійних та інформаційних характеристик можна отримати узагальнені оцінки структурованості і стохастичності досліджуваної сукупності археологічних даних. Якщо ентропійних та інформаційні характеристики свідчать про значну структурованості, то це дає підставу для виявлення конкретної структурованості методами, адекватними змісту даних (рангової кореляції, заходи і коефіцієнти подібності, розпізнавання образів і т.д.). Якщо ентропійних та інформаційні оцінки вказують на відсутність або незначну структурованість, то ці ж результати будуть отримані при використанні будь-яких інших методів (кореляційний аналіз, регресійний аналіз і т.п.).

Перелік цих узагальнених статистичних характеристик для оброблюваного масиву включає:

потенційне різноманітність елементів археологічної масиву;

фактичне різноманітність елементів археологічної масиву;

відносну структурованість археологічного масиву;

суму ентропій ознак опису археологічного масиву;

структурованість археологічного масиву, що визначається співвідношеннями залежності між ознаками;

вибіркові розподілу за ознаками опису;

матриця коефіцієнтів парних залежностей;

групи взаємозалежних ознак на основі матриць коефіцієнтів парної залежності;

таблиці розподілів за основними ознаками опису археологічного масиву;

відносне групування значень основних ознак опису археологічного масиву;

детермінація основних ознак опису археологічного масиву.

Завдання по подальшій обробці археологічного масиву формуються дослідниками на конкретних припущеннях та гіпотезах, а результати попередньої обробки виявляються в цьому випадку корисними у багатьох відношеннях.

Обробка допоміжних даних

Комп'ютерні технології, що охоплюють введення, пошук і обробку археологічної інформації, безперервно удосконалюються і розвиваються і часто включають в себе обробку допоміжних даних: сюди входить датування, розвідка, аерофотозйомки.

Так при аерофотозніманню, космічній зйомці комп'ютери використовуються для трансформації перспективних знімків.

До числом нових такого роду засобів введення інформації в польових умовах для професіоналів і тих, хто ніколи не брав фотоапарат, можна віднести цифрову камеру FotoMan. Перспективний прилад влаштований як сучасна фотокамера з автоматичним перекладом кадру і спалахом. Для нього можна застосовувати оптичні приналежності від комкодера - ширококутні, довгофокусні і макро. При підключенні до ПК передаються 32 кадру розміром 9,6 x 12,7 см з 256 відтінками сірого кольору.

З допомогою спеціальних плат, типу відеобластера, можливе підключення до комп'ютера відеокамери. Необхідно врахувати, що роль комп'ютерного відеовідображення в археології буде неухильно зростати, тому що це порівняно недорогий і досить швидкий спосіб введення інформації. Так, за даними зарубіжної друку відображення одиничних артефактів вимагає менше 30 секунд. Крім того, подібний спосіб ефективно реалізуємо при інтеграції з іншими методами відображення археологічних даних, особливо при формуванні баз даних у стандарті Multimedia.

Таке ж значення має використання приладів Magellan і лазерного теодоліта.

"Магеллан Нав 5000 "- це ефективний і зручний у застосуванні п'ятиканальний приймач з винятково субметровой точність вимірювань. Багатофункціональність, ударостійкість і герметичність приладу забезпечує археологам можливість швидко вимірювати, обробляти та відображати географічні координати потрібних точок. Точність вимірювання координат становить: у звичайному режимі - 15 м (як точність без перешкод з боку мін. оборони США), в диференціальній режимі -- три метри і за допомогою нової фазової програми - менше 1 м (при використанні двох приймачів). Зараз це єдиний річний приймач GPS, який може використовувати фазові дані системи GPS і визначати координати з дуже високою точністю. Ще однією особливістю конструкції Магеллана є п'ять паралельних каналів для забезпечення високоякісних вимірювань при безперервному спостереженні за супутниками, швидкого визначення першого місця розташування, оновлення координат протягом секунди. Інтегрована ниткові спіральна антена гарантує отримання сигналів навіть у складних умовах. Прилад має велику внутрішню пам'ять (500 іменованих пунктів маршруту і 1500 фіксованих точок), можливість 10 годин безперервної роботи з одним блоком АА батарей і ефективну, легко використовувану комп'ютерну програму. Єдиний приймач у своєму класі, що має можливість RINEX, пристрій може використовувати отриману інформацію зі станцій інших фірм. Гнучкість збільшується з факультативним включенням програми Геолінкфірми "Георісерч" і портативним комп'ютером HP 95LX фірми "Hewlett Packard ".

Інтерфейс RS-232 дозволяє передавати інформацію в портативний або настільний комп'ютер. Програма наступної обробки вимірів дає можливість працювати в диференціальній режимі, отримувати файл ASCII, перетворювати дані при переході на інші системи координат. Додатково є можливість проводити статистичний і графічний аналіз даних, використовувати можливості відомих програм з геоінформації.

Лазерний теодоліт дозволяє повністю автоматизувати процес запису, збільшує ефективність і точність методів фіксації артефактів у декартових координатах. Прилад здатний передавати координати в маленький кишеньковий комп'ютер Hewlett-Packard 71B або DC-1z Data collector. На основі даних, що вводяться комп'ютер за допомогою програмного забезпечення самостійно стежить за номером ідентифікації для артефактів кожного квадрата (автоматично шляхом збільшення номерів фіксованих артефактів, при цьому усувається потреба в ручному виготовленні планів квадратів розкопок, стратиграфічних рівнів, координат і тощо) (Dibble, 1987: 249-254) позбавляє від багатьох, чисто механічних помилок. Таке програмне забезпечення дозволяє враховувати практично необмежену кількість записів, редагування та пошук. Висока швидкість обчислень забезпечується тим, що комп'ютер, з'єднаний з теодолітом, може стежити за певною інформацією, додаючи нову автоматично. За рахунок цього ж гарантується цілісність даних. Як показали дослідження в Ла Кіна, швидкість фіксації при такій методиці збільшується на 12-15% (Dibble & McPerron, 1988: 431-440; Nelson, Plooster & Ford, 1987: 353-358).

Математичне моделювання в археології

Створення математичних моделей археологічних об'єктів - важливий етап пізнання, оскільки він дозволяє чітко сформулювати наші уявлення про структуру об'єкта, характерних його особливості, що діють в ньому зв'язках і його поведінці. Ряд авторів висловлює оптимізм з приводу перспектив використання комп'ютерів для археологічного моделювання. Так Плог (1975) відзначив, що "Для археології значимість імітації буде зростати - як метод побудови гіпотез, для апробації альтернативних моделей та для оцінки альтернативних археологічних методологій ". Ми не поділяємо подібного оптимізму і надій на швидке вирішення проблем, пов'язаних зі швидким впровадженням методики моделювання в археологію. Перш за все слід відзначити проблеми, пов'язані з встановленням довільних кордонів систем, проблем археологічного чорного ящика. Як відзначав Альдендерф: "сучасний рівень фінансування археології, невизначена природа археологічного процесу, а також структура самої дисципліни ... всі це створює значні труднощі для імітації в археологічному дослідженні " (Aldenderfer, 1981).

В археології до теперішнього часу застосовувалися як детерміновані, так і стохастичні моделі. Більшість із застосовуваних моделей являють собою не більше, ніж просто формули або диференціальні рівняння (Doran, Hodson, 1975). При цьому розрізняють чотири рівня застосування математичних моделей у археології:

вивчення деяких аспектів доісторичних спільнот та їх оточення;

вивчення процесів, при яких можливе існування археологічних свідчень;

обгрунтування і здійснення розкопок;

вивчення та інтерпретація доступних свідчень в археології.

На основу методики моделювання проводилися вивчення просторового розподілу популяцій на основний "площині існування", яка визначається взаємодією декількох сил, випадковим розподілом центру скупчення, де народжується потомство даного покоління; випадковим коливанням чисельності потомства; випадковими коливаннями механізму дисперсії; випадковим процесом виживання до заданого часу.

Прикладом застосування діфуравненій для моделювання є вивчення розповсюдження примітивних фермерських господарств у Європі. Оскільки поширення фермерських господарств вважалося пов'язаних з міграцією населення (випадковими локальними міграціями), то і тип стохастичного процесу представляв у моделі випадкове блукання, або, у найпростішому варіанті, ряд рухів частинки на площині (окремий випадок марковських ланцюгів) (Доран, Hodson, 1975).

Використовувалися в археології також моделі на основі теорії прийняття рішень. Прикладом машинної реалізації комбінованих елементів впорядкування, класифікації та моделювання при вивченні поховань у Мюнсінгене може служити проект SOLSEM (Doran, 1970). Цей проект передбачав використання комп'ютера як знаряддя для автоматичного створення гіпотез. При цьому Доран стверджував, що реалізація його може дати подвійну вигоду: поліпшить розуміння археологами процесу валідації археологічних гіпотез і дасть нові інтерпретаційні методи, добуті швидше з процесу археологічного умовиводи, а не з багатоваріантної статистики.

Інтерес для даної проблематики може так само представляти імітаційне моделювання просторової організації, тимчасової глибини культурної системи і мінімально врівноваженого розміру популяції палеолітичних мисливців, проведене Х. М. Вобстом (Wobst, 1974).

В контексті розгляду зазначених моделей цінність комп'ютерної імітації у плані прогнозу залежить від того, наскільки були визначені задані параметри. У даному контексті перевірка (верифікація) будь-якої з наведених моделей буде просто означатиме те, що імітаційна модель є лише вірною трансляцією алгоритму.

Як правильно зауважив Л. Бінфорд: "Ми можемо скласти опис залишків і обговорити доповнення, стирання і гібридизації в інвентарі і пам'ятниках ... Ми можемо також формулювати класифікації колекцій на основі сумарних критеріїв подібності між здобутими предметами, ми можемо також виміряти схожість, порівнюючи весь склад (всю структуру шляхом порівняння всієї структури) отриманих матеріалів. Потім може формулюватися аргументація про ймовірність того, що один таксон є культурним предком, нащадком або побічним родичем іншого таксону ... Процедури ці не допомагають, однак, досягти поставлених цілей археології ", оскільки ми дуже мало знаємо і про археологічних даних і про процесі культурного розвитку (Binford, 1968:10). Тільки розуміння такого процесу дозволить реконструювати події, що формують контекст, в якому формувався археологічний джерело.

Список літератури

Для підготовки даної роботи були використані матеріали з сайту http://archaeology.kiev.ua