Ritratti: Augusta Teller

Probabilmente perché egli stesso si identificava con il classico mad scientist, John von Neumann è stato spesso accostato al Dottor Stranamore, protagonista dell'omonimo film di Stanley Kubrick interpretato dal sempre magistrale Peter Sellers. In realtà i due scienziati che sono stati presi come principali riferimenti per la caratterizzazione del personaggio furono Wernher von Braun e un collega di von Neumann al Progetto Manhattan: Edward Telller.
Ancora oggi noto come il padre della bomba a idrogeno, Teller, nato il 15 gennaio del 1908 a Budapest, all'epoca ancora parte dell'impero austro-ungarico, si era trasferito negli Stati Uniti nel 1935 su invito di George Gamow, con il quale collaborò fino al 1941 presso la George Washington University. E a partire dall'anno successivo venne coinvolto nel Progetto Manhattan proprio da Robert Oppenheimer. Grazie alle ottime condizioni che quest'ultimo era riuscito a spuntare al governo, insieme a Edward entrò nel Progetto anche la moglie Augusta "Mici" Teller.

Matematica, lezione 41: Simulazione e statistica

Dopo il volume dedicato alla statistica, e il suo seguito sulla statistica inferenziale, Alessandro Viani prosegue con la serie dedicata alla disciplina raccontandoci del ruolo delle simulazioni nella statistica.
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.

Premio Turing 2023: Avi Wigderson e la casualità

Poiché non sto mai fermo un attimo e devo sempre sperimentare qualcosa di nuovo, da un po' di tempo a questa parte ho messo in piedi una specie di blocchetto degli appunti pubblico che uso per post rapidi, spesso come "ristampa" di post che dissemino per il fediverso. E originariamente anche questo sarebbe stato destinato ai pensierini, ma quando poi ho letto la motivazione del premio mi sono detto che sarebbe valsa la pena scriverne qui su DropSea (e no, non mi sono dimenticato di Peter Higgs: ho scritto ieri un breve post sull'Isola di Ula-Ula e non mi pare il caso, per ora, di scrivere altro).
Tutto inizia con il Premio Turing assegnato ogni anno dalla Association for Computing Machinery nel campo dell'informatica e intitolato ad Alan Turing (da non confondere con il Premio Loebner, ispirato quest'ultimo al test di Turing). In effetti il premio dell'anno \(n\) viene assegnato nell'anno \(n+1\), così in questo 2024 è stato assegnato il premio 2023, per la precisione ad Avi Wigderson (che aveva già vinto il Premio Abel nel 2021):

Per la ridefinizione del ruolo della casualità nella computazione e il suo decennale ruolo di leadership intellettuale nell'informatica teorica.

via commons

Inoltre nel comunicato ufficiale troviamo questo passaggio:

Fondamentalmente, i computer sono sistemi deterministici; l'insieme delle istruzioni di un algoritmo appliocate a ogni dato input determina univocamente il calcolo e, in particolare, l'output. In altre parole, l'algoritmo deterministico è seguito da uno schema prevedibile. La casualità, al contrario, manca di uno schema prevedibile, o di prevedibilità negli eventi o nei risultati.

Wikiritratti: Nicholas Metropolis

Metropolis sulla fototessera del badge per accedere ai laboratori di Los Alamos - via commons

I campi per i quali Nicholas Metropolis, fisico greco nato l'11 giugno del 1915, è più noto sono la fisica nucleare e la computazione. Dopo la laurea nel 1937 e il dottorato nel 1941, entrambi in fisica presso l'Università di Chicago, venne reclutato da Robert Oppenheimer per lavorare al Progetto Manhattan a Los Alamos al fianco di Enrico Fermi e Edward Teller.
Dopo la seconda guerra mondiale, ritorna presso l'Università di Chicago come professore assistente, ma nel 1948 ritorna a Los Alamos per guidare il gruppo di teorici che progettano e costruiscono MANIAC I nel 1952 e MANIAC II nel 1957. MANIAC, Mathematical Analyzer, Numerical Integrator, and Computer or Mathematical Analyzer, Numerator, Integrator, and Computer, è basato sulla macchina IAS di John von Neumann, che non amava l'acronimo scelto da Metropolis. Quest'ultimo l'aveva scelto nella speranza, inevasa, di fermare la proliferazione degli acronimi per nominare i computer. La macchina pesava poco meno di mezza tonnellata e venne utilizzata per portare a termine i calcoli più precisi possibile relativi alle reazioni termonucleari. Utilizzava oltre 2800 tubi a vuoti e 1000 diodi a semiconduttori. Basato sulla fisica dello stato solido, era in grado di memorizzare 4096 parole da 48 bit nella memoria magnetica e 12288 nella memoria costituita da tubi di Williams.
Dal 1957 al 1965 Metropolis ricoprì il ruolo di professore di fisica presso l'università di Chicago, dove fondò l'Institute for Computer Research, di cui fu anche direttore. Nel 1965 tornò a Los Alamos come Laboratory Senior Fellow fino al 1980.
Altro importante contributi di Metropolis fu lo sviluppo del metodo Monte Carlo insieme, tra gli altri, a von Neumann e a Stanislaw Ulam⁽¹⁾. Il metodo Monte Carlo è un approccio statistico per risolvere problemi deterministici a molti corpi. La prima applicazione di tale metodo la ritroviamo in un articolo del 1953, firmato tra gli altri proprio da Metropolis, dove era per la prima volta proposta una simulazione numerica di un liquido⁽²⁾.