Voynich Studies拜内克 MS 408

已确立的结论

空角:语言地图上只有手稿独坐的那个位置

把所有语言标在“文本可预测性 - 词汇丰富度”的平面上,有一个角落空无一人。除了伏尼契手稿和某种特定构造的密码。这是支持机制说最短的论据,也是吉兹语差点闯进去的故事。

状态 已确立 18.10.2026

空角:语言地图上只有手稿独坐的那个位置
第 f111r 页。耶鲁大学拜内克图书馆(public domain)

有一个简单的办法,用一张图就能看见伏尼契手稿最主要的古怪之处。随便取一段文本,数两样东西:下一个 符号根据前一个符号有多可预测(条件熵),以及不同的词在全部词中占多大比例(词汇丰富度)。标一个点。 对二十来种语言都这样做。然后把手稿标上去。

它落在一个没有任何人的地方。

检验是怎样搭起来的

我们在计算之前就预先划定了角落:熵不高于 2.60 比特,词汇占比不低于 0.15,文本体量相等,即 100 千 字符,并在 50 千字符上重复一次。二十七种语言,各按其常规正字法:拉丁语、英语、德语、芬兰语、俄语、 土耳其语、蒙古语、卡西语、桑塔利语、奥克语、意大利语、加泰罗尼亚语等等,有音节型的,也有形态丰富的, 有长词的,也有短词的。

结果:角落里的自然语言,二十七种中零种。坐在角落里的是手稿(2.261 比特,词汇占比 0.230),单独的 “语言 B”(2.028,0.208),单独的“语言 A”(2.293,0.298),以及两段人工文本:Greshko 的 Naibbe 密码 (2.092,0.212)和我们自己的生成器(2.106,0.212)。

各语言分成两个阵营。音节型的,蒙古语、布朗语、卡西语,给出低熵(2.18-2.50),但词汇贫乏(0.02-0.04): 不同的音节少,重复多。形态丰富的,桑塔利语、土耳其语、俄语,给出丰富的词汇(0.20-0.41),但熵很高 (3.2-3.5)。又低又丰富,同时做到,没有。

2.02.53.03.54.00.10.20.30.40.5词汇丰富度:不同词所占比例(TTR)下一个符号的不可预测性,比特(h2)空角h2 ≤ 2.60,TTR ≥ 0.15音节型语言:可预测,但词汇贫乏形态丰富:词汇丰富,但不可预测阿拉伯语俄语土耳其语梵语吉兹语:2.671,旧语料的人为产物卡西语加图拉丁语原文手稿,B 语言Naibbe 密码(Greshko)我们的生成器同一段拉丁语经加密整部手稿手稿,A 语言自然语言手稿密码模型经我们密码处理的拉丁语
图 1. 每个点代表一段 10 万个符号的文本。各种语言(圆环)分成两个阵营,从两侧绕开这个角。进入角内的只有手稿和密码。箭头是检验台的对照:同一段拉丁语在经过我们的密码前后的位置。单位:手稿与模型为 EVA 字形,语言为其文字符号。测试 #107。
图中数据
文本h2TTR
加图拉丁语原文3.2200.423
手稿,B 语言2.0280.208
Naibbe 密码(Greshko)2.0920.212
我们的生成器2.1060.212
经我们密码处理的加图拉丁语2.1480.223
孟语(按音节)2.1760.021
整部手稿2.2610.230
手稿,A 语言2.2930.298
布朗语2.4750.039
卡西语2.4970.035
卡西语(无变音符)2.5530.035
赫雷语(无变音符)2.5670.053
吉兹语(转写)2.6710.503
越南语(圣经)2.7530.052
赫雷语2.7550.057
中古越南语(1651)2.7610.056
中古高地德语2.9230.179
高棉语(按音节)2.9520.024
中古法语3.0220.145
中古英语3.0550.168
桑塔利语3.1950.196
梵语3.2910.096
奥克语3.3000.272
土耳其语3.3120.355
意第绪语3.4130.211
奥斯曼语(拉丁字母)3.4480.294
科普特语3.4800.284
俄语3.5120.411
波斯语3.5180.166
古东斯拉夫语3.5310.295
希腊语3.5510.306
高棉语(按词)3.5600.162
叙利亚语3.6530.052
阿拉伯语3.7630.343
希伯来语3.7750.365
奥斯曼语(阿拉伯字母)3.8990.399

什么把文本带进角落

测试台的对照:我们取了 Cato 的拉丁语,《农业志》,一篇干巴巴的程式化文本,让它经过我们的密码。它从 3.22、0.423 这个点搬到了 2.148、0.223 这个点。进了角落。一段有真正句法和真正词汇的有意义文本,在这 两条轴上变得与手稿在统计上无法区分。这就是对那些爱说“低熵等于胡言乱语”的人的回答:不,低熵等于一种 书写方式。

接着我们问,到底是密码的哪一部分把文本带进角落。我们在拉丁语和土耳其语上搭了一张合成密码的网格: 每个字母 k 个符号,对每个字母 h 个变体。答案很干净。冗长性,即每个字母两个符号,把拉丁语的熵从 3.15 压到 2.11,把土耳其语的从 3.19 压到 2.19,词汇不变。这就是角落。同音替代,即每个字母若干变体, 做的是相反的事:它抬高熵(一个、两个、四个和六个变体时分别为 2.11 → 2.78 → 3.40 → 3.68),并把词汇 膨胀到 0.76-0.90。手稿的那个点是冗长性加克制的同音替代:变体少,有重用,有反重复。

2.02.53.03.50.20.40.60.81.0词汇丰富度:不同词所占比例(TTR)下一个符号的不可预测性,比特(h2)空角每字母 2 个符号 ↓同音替代 2 → 4 → 6 ↗加图拉丁语, 每字母 1 个符号2 个符号2 个变体46整部手稿冗长编码 + 有节制的同音替代经合成密码处理的拉丁语手稿我们的生成器
图 2. 究竟是什么把文本带进角里。用每个字母两个符号书写(冗长编码)的拉丁语,在词汇不变的情况下落入角内。每个字母多个变体(同音替代:2、4、6)又把它推出去,向上并向右。土耳其语走的是同一条路(数据见表)。手稿位于冗长编码加上有节制的同音替代之处。5000 词,测试 #108;手稿点为 #107 的参照。
图中数据
文本h2TTR
加图拉丁语, 每字母 1 个符号3.1500.429
加图拉丁语, 2 个符号2.1100.429
加图拉丁语, 2 个变体2.7800.764
加图拉丁语, 43.4000.869
加图拉丁语, 63.6800.900
土耳其语, 每字母 1 个符号3.1900.423
土耳其语, 2 个符号2.1900.423
土耳其语, 2 个变体2.8500.774
土耳其语, 43.4300.866
土耳其语, 63.7100.890
整部手稿2.2610.230
我们的生成器2.1060.212

最接近的失手:吉兹语,以及它如何瓦解

在测试的第一个版本中,最接近这个角的是吉兹语,即埃塞俄比亚的礼仪语言:2.671 比特,词汇比例 0.503, 距边界 0.07 比特。2026 年十月我们重新研究它,找到了原因:旧语料中埃塞俄比亚文字的词分隔符被转写成了一个音节, 92% 的词都带着同一个尾巴,正是这个尾巴压低了熵。

在干净的语料上,吉兹语距这个角 0.16-0.30 比特;用它自己的文字,即每个音节一个费德尔字符,则相距 1.3-1.75 比特, 比几乎所有语言都远。作为我们密码下的明文,它的表现与拉丁语和科普特语相同。这次失手是语料的人为产物, 也是一个教训:与某种语言的吻合,首先要检查是否是书写方式造成的假象。

邻居们证实了什么

2026 年八月,De Stefano 独立地得到了同一结论(“熵 - 生产力前沿”,Zenodo):用的是另外的轴,带着同样 的两个相连分量的要求。九月,我们把自己的数字放进 Lux 的测试台:三份转写对一张空格策略的网格。数字 经得住转写者的更换:EVA 字母表中两份独立的转写给出 2.248 和 2.252 的熵,角落在全部 36 个单元格中 成立。但经不住字母表的更换:v101 转写把熵抬高 0.40 比特,手稿走出角落(2.648,0.360)。角落是一个 在 EVA 字形中的论断,我们现在在每个数字旁都写上测量单位。

f111r 页:星辰部分的密集文本,正是这样的页面决定了语料的熵
f111r 页:星辰部分的密集文本,正是这样的页面决定了语料的熵

由此得出什么

空角不是对某个具体模型的证明,而是对一个类别的约束。任何关于手稿的理论都必须解释,文本是怎么跑到 语言从不出现的地方去的。简单替换解释不了。统计量经过拟合的胡言乱语能解释角落,却过不了其他检验(见 《自动复制》)。冗长密码自然而然地解释了角落,无需拟合,并且顺带解释了 词长、双生词和聚集度。所以我们用它来工作,见《六张表与五位抄写者》。

说明:检验说的是书写方式,不是语言,也不是意义。若要算成功,需要找到一种在历史正字法中自己落进 角落、无需密码的自然语言,两年里没有找到这样的语言。

常见问题

什么是条件熵,它为什么重要?

这是衡量下一个符号根据前一个符号有多可预测的量。自然语言的条件熵在 2.96 到 3.23 比特之间。伏尼契手稿是 2.08-2.30:作为语言,文本过于可预测,但它同时拥有丰富的词汇,这在简单重复的文本里是不会有的。

为什么偏要在体量相等的条件下比较?

因为词汇占比取决于文本长度:短文本的占比总是更高。我们第一次按相等的字符数运行,给出了假结果;现在规则是硬性的:按相等的词数比较。

低熵是伪造的证据吗?

不是,而这是通俗转述里最常见的错误。我们让拉丁语经过冗长密码,一段有意义的文本搬进了角落。低熵说的是书写方式,而不是有没有意义。

结果取决于手稿是如何转写的吗?

取决于转写者,不;取决于字母表,是。EVA 字母表中两份独立的转写在测试台全部 36 个单元格里给出相同的数字;v101 字母表把熵抬高 0.40 比特,把手稿带出角落。所以我们总是写明一个数字是用什么单位测得的。

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