TWO EPOCHS – “WAR AND PEACE” AND “QUIET DON”.

A COMPARATIVE ANALYSIS

Сафонов Никита

(Санкт-Петербург, ГОУ лицей № 384 Кировского района Санкт-Петербурга, 11-2 класс)

 

Руководитель работы: Голод Софья Степановна

 

Intellectual people have always tried to find from the past the answers to the questions that the present puts. The downfall of the Russian state and society is shown in both War and Peace” and “Quiet Don”. That was the time of distress: the war of 1812, the bloody war with the Germans and then the most horrible Civil War. And these two great books that affirm the most valuable things humanity has were some kind of a message from that tragic epoch. This message contains human feelings and aspirations, pain of loss and sufferings. That is why we can say that these literary masterpieces are still actual.

 

Мыслящие люди во все времена стремились найти в прошлом ответы на вопросы, которые ставило перед ними настоящее.

В наше непростое время мы вновь и вновь обращаемся к страницам великих произведений Л.Н.Толстого и М.А. Шолохова – к эпопеям «Война и мир» и «Тихий Дон», где авторы размышляют о тех нравственных проблемах, которые волновали человеческое общество всегда. Как писатель-гуманист М.А. Шолохов, продолжая толстовские традиции, считал, что «надо сокрушаться не по поводу того, что убийство существует на Земле, а бороться с этим, обезвреживая злую волю». Как актуально звучат эти слова в наше время, когда в разных уголках мира проливается кровь невинных людей!

И в «Тихом Доне», и в «Войне и мире» показано крушение российского общества и государства. Это время бедствий – войны 1812 года, кровопролитной войны германской, а потом ещё более страшной – гражданской войны. Посланием той трагической эпохи являются эти великие книги, утверждающие непреходящие ценности на Земле. Посланием, в котором сконцентрированы чувства и устремления человека, боль утрат, страдания. Именно поэтому мы можем сказать, что и сегодня «Война и мир» и «Тихий Дон» сохраняют свою актуальность.

Методы исследования моего реферата – это:

А) Анализ художественного произведения

Б) Сравнительный анализ образов

И М.Шолохов, и Л.Толстой исходили из философской концепции, что народ является основной движущей силой истории. Человек и история – одна из центральных проблем эпопей «Тихий Дон» и «Война и мир». В крови и страданиях, в великих муках рождался новый мир, новая Россия.

Описание собственного вклада в разработку темы: Каждое поколение по-новому прочитывает эти романы, по-новому истолковывает характер героев, истоки их трагедий, исторические события. Таким образом, целью моей работы является не только исследование событий прошлого, изображение противоречивого мира героев, но и изображение непосредственной связи времени, возрождения вековых народных традиций, православия, и что главное – возрождение таких нравственных ценностей, как дом, семья, любовь, мужество, честность, патриотизм.

Вспоминаются слова М.Шолохова: «Я хотел, чтобы мои книги помогали людям стать лучше, стать чище душой, пробуждать любовь к человеку, стремление активно бороться за идеалы гуманизма и прогресс человечества. Если мне это удалось в какой-то мере, я счастлив…»

Объект исследования – романы «Тихий Дон» М.А. Шолохова и «Война и мир» Л.Н. Толстого

Список используемой литературы:

1.М.А. Шолохов, Собрание сочинений в восьми томах, М.: «Правда», 1975г.

2.Л.Н. Толстой, Война и мир, Кишинев: «Картя молдовеняскэ»,1975г.

3.А.Г. Кутузов, В мире литературы-11. М: «Дрофа», 2005г

Секция математики

СТАТИСТИЧЕСКИЕ СВОЙСТВА ВЫБОРОЧНОЙ ОЦЕНКИ ПОКАЗАТЕЛЯ ХЕРСТА

STATISTICAL PROPERTIES OF SAMPLE ESTIMATION OF HERST EXPONENT

Жалова Мария

(г.Санкт-Петербург, Вторая С-Пб гимназия императора Александра I, 11² класс, С-Пб Научно-образовательная программа для старшеклассников «Земля и Вселенная»)

Научный руководитель: Тронь А.А., Президент Научно-образовательного объединения «Земля и Вселенная»

 

We are studying sample properties of the R-S statistics, known as Herst exponent.

It is shown that in the case of independent measurements the density distribution of the Hest statistics is approaching to the universal function and we propose an

algorithm of its calculation. The results of our work can be used in confidence limits

estimation of Herst exponent empirical estimations.

 

Показатель Херста связан с коэффициентом нормированного размаха, где R(n) — "размах" – разность между максимальным и минимальным значением накопленного размаха равременного ряда, а S(n) – среднеквадратичное отклонение ряда длиной n. В свое время Херст [1] экспериментально определил, что для многих временных рядов справедливо: . Именно коэффициент γ известен как показатель Херста,. представляющий собой меру персистентности — склонности процесса к трендам. Если γ >0.5, то направленная в определенную сторону динамика процесса в прошлом, вероятнее всего, вызовет продолжение движения в том же направлении, при γ < 0.5, то прогнозируется, что процесс изменит направленность. γ = 0.5 означает неопределенность — броуновское движение х.

  Показатель Херста широко используется в геофизике, сейсмологии, экономике, техническом анализе, обработке медицинских данных, однако не так подробно исследованы свойства выборочрной R/S статистики, что мы попытались зделать в нашей рботе.

Величина выборочного накопленного размахапредставляет собой случайную величину равную сумме отклонений от среднего на длине n z ₂ = x ₁ - . Если принять независимость отсчетов x_i, то плотность распределения величины z ₂ является сверткой плотностей распределения z ₁ и x ₂ -   [2], а плотность распределения z ₃ является сверткой распределений z ₂ и x ₃ -  и т.д. Обозначим плотность распределения z ₁ за f ₁ (z), z ₂ за f ₂ (z) и т.д. Тогда итоговое распределение максимума из величины z_i дается соотношением [3]:  Поскольку , то                                  (1)

Тогда плотность распределения выборной статистики R дается сверткой функций  и  при условии независимости величин z_i. Окончательное распределения случайной величины  получается при учете распределения выборочного среднеквадратичного уклонения , τ = n В общем случае это выражение весьма сложно, поэтому в качестве иллюстративного примера мы рассматриваем случай

В качестве примера рассмотрим поведение независимых нормальных отсчетов x_i и z_i, т.е. f  и F являются функциями нормального распределения и интегрального нормального распределения. При этом, если случайная величина x_i представляет собой выборку из нормального случайного процесса, то среднеквадратичное уклонение случайной величины z_i растет с номером i как . Поэтому показатель Херста для процесса Броуновского движения — процесса случайных блужданий под действием независимых столкновений — равен 0.5. На Рис.1 приведено модельное распределение величины  для =2 и дисперсией z ₁ равной 1, полученное с помощью математического пакета MAPLE 13. Для большего числа отсчетов время вычисления резко возрастает.

Полученные оценки могут использоваться при оценке величины математического ожидания R/S статистики как основы статистического анализа при определении показателя Херста и для оценки среднеквадратичного уклонения этой выборочной статистики..

Сравнение оценок γ с использованием распределения (1) и выборочной оценки по динамике числа ежегодных вулканических извержений [4] показывает удовлетворительное согласие.

Рис. 1. Плотность распределения выборочной статистики R(τ) для τ =2 и дисперсией z ₁ равной 1.

Литература.

[1] Федер Е. Фракталы. Пер. с англ. – М., Мир, 1991 – 254 с.

[2] Агекян Т.А. Теория вероятностей для астрономов и физиков. Глав. ред. физ-мат..лит. «Наука», 1974, 264 с.

[3] Э.Гумбель (1965), Статистика экстремальных значений, Москва,«Мир».

[4]. A. N. ZEMTSOV, A. A. TRON. STATISTICAL PROPERTIES AND TIME TREND IN THE NUMBER OF HOLOCENE VOLCANIC ERUPTIONS. Advances in Geosciences Vol. 13: Solid Earth (2007) Ed. Kenji Satake, World Scientific Publishing Company