Le simulazioni in generale giocano un ruolo fondamentale nella scienza moderna, poiché permettono di farsi un'idea sui possibili esiti di un esperimento. Allo stesso modo in statistica è importante poter simulare un campione per poter testare le ipotesi di lavoro, ma anche per poter trovare il modo ottimale per scegliere il campione sul campo. Inoltre, ribaltando la questione, una simulazione statistica ha importanza anche in scienze sperimentali, come la fisica, per esempio quando si progettano esperimenti che non solo devono testare teorie consolidate, ma anche fornire possibili scoperte previste nella teoria e non ancora osservate.
In questo senso gioca un ruolo preponderante il metodo Montecarlo, che abbiamo incontrato nell'8.o volume dedicato alla probabilità, sviluppato nel corso del Progetto Manhattan da John von Neumann e Stanislaw Ulam. Non vorrei nemmeno dimenticare il contributo di Nicholas Metropolis, che insieme con Wilfred Hastings da il nome a un algoritmo che integra le catene di Markov nel metodo Montecarlo e che viene ampiamente raccontato da Viani nel libro.
In effetti, a voler essere pignoli, su questo particolare algoritmo va ricordata anche la collaborazione di Arianna Rosenbluth e del marito Marshall Rosenbluth e di Augusta Teller e del marito Edward Teller, sempre nel corso del Progetto Manhattan.
Il volume è completato dai soliti giochi matematici di Maurizio Codogno, questa volta dedicati a un'arte matematica piuttosto particolare in cui eccelleva Enrico Fermi, la spannometria, e dal solito inserto biografico, che però passa nelle mani di Veronica Giuffré, che per questo suo inizio ha deciso di raccontare la storia delle soluzioni delle equazioni di terzo e quarto grado e dei tre matematici che ne sono stati protagonisit: Niccolò Tartaglia, Gerolamo Cardano e Lodovico Ferrari.
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