O que o escritor e os gurus têm um estilo de vida com um matemático Stan Ulam e Benjamin Franklin?
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Ilustração fotográfica: funcionários com fio; Getty Images
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Stan Ulam sabia que estava se mudando para o Novo México, mas não sabia exatamente o porquê. O OLAM era um matemático de ascendência polonesa e, mais tarde, um físico que chegou aos Estados Unidos no final da década de 1930. Em 1943, depois que o OLAM recebeu cidadania americana e trabalha na Universidade de Wisconsin, seu colega John von Neumania o convidou para trabalhar em um projeto secreto. Tudo o que Von Neuman foi capaz de contar sobre o projeto é que ele terá que se mudar para o Novo México com sua família.
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Portanto, o OLAM foi para a biblioteca. Ele levou um livro sobre o Novo México. Em vez de passar para a seção sobre a história, cultura ou clima do estado, ele se virou para a folha de abertura, onde foram indicados os nomes dos mutuários anteriores do livro.
Esta lista estava curiosa. Os nomes dos colegas-físicos estavam nele, muitos dos quais sabiam e muitos dos quais desapareceram misteriosamente de seus cargos na universidade nos meses anteriores. Então o ULAM comparou os nomes dos cientistas com seus campos de especialização e foi capaz de fazer uma suposição razoável sobre a natureza do projeto secreto.
De fato, quando a Segunda Guerra Mundial estava acontecendo, o OLAM foi convidado para Los Alamos, Novo México, para trabalhar em um projeto que ficou conhecido como Projeto Manhattan.
A atmosfera de uma fraternidade articular reinou em Los Alamos. De fato, em todo esse período, havia algo igualitário, pelo menos à primeira vista. O projeto de Manhattan começou a ser considerado um triunfo da engenhosidade americana e da cooperação científica, mesmo que ele deixasse traços na face da terra. Ele destruiu as cidades, pôs fim à guerra e estabeleceu uma nova perspectiva de destruição nuclear. E então, na América pó s-guerra, havia uma das maiores taxas de crescimento com um nível relativamente baixo de desigualdade e inflação. O nível de casamento foi alto. A Guerra Mundial terminou, ou pelo menos foi adiada. Foi um momento de estabilidade econômica.
A esposa de Ulam, Françoise, disse: “Olhando para trás, acho que éramos todos um pouco frívolos a partir da altura”.
É neste período pó s-guerra que o OLAM fará sua contribuição mais importante para a otimização. Juntamente com sua família, ele se mudou de Los Alamos para a Universidade do Sul da Califórnia, onde em 1946 adoeceu com encefalite. Era uma doença grave e, enquanto o olam foi restaurado na cama, ele não se separou do baralho de cartas e estabeleceu a festa atrás da festa do Solitaire. Foi nesses jogos que nasceu a idéia de otimização.
Deitando as cartas, o olam se perguntou: Quais são minhas chances de vitória nesta rodada? Ele pensou em como calcular essas chances. Se ele tocar muitas vezes e monitorar os cartões em cada rodada, ele terá dados descrevendo suas chances de vencer. Por exemplo, ele poderia calcular quais sequências iniciais provavelmente levariam a uma vitória. Quanto mais jogos ele jogava, melhor esses dados se tornaram. E, em vez de jogar um grande número de jogos, ele poderia lançar uma simulação que abordaria a distribuição de todos os resultados possíveis.
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Quando o OLAM se recuperou da doença e retornou ao trabalho, ele começou a pensar em como aplicar esse método de amostra aleatória, não se limitando à colocação dos soliteiros. Na sua opinião, um estilo semelhante de cálculos pode ajudar a resolver uma série de questões na física – da difusão de partículas aos problemas de criptografia. Um colega de Los Alamos, com quem ele ainda corresponde, Nick Metropolis, costumava ouvir o olam mencionou seu tio, sofrendo de jogo. Como o OLAM concebeu essa idéia durante as cartas de jogo, Metropolis escolheu um nome de código repetindo as frequentes saudações de seu tio quando estava indo para o cassino: “Estou indo para Monte Carlo”. O método torno u-se conhecido como o método de Monte Carlo.
Uma das primeiras aplicações do método foi uma abordagem estatística para entender a difusão de nêutrons. Esse foi um problema difícil, uma vez que o comportamento dos nêutrons não é determinístico e, portanto, é difícil prever mesmo com a ajuda da tecnologia de computadores. Em uma carta a von Neumann, o OLAM propôs rastrear a história do nêutron quando ele se depara com outros. Para determinar esses resultados, números aleatórios podem ser usados. Usando esse método, seria possível rastrear muitas interações repetidamente, tendo recebido um mapa de como a arma da divisão pode explodir. Para testar esse método, foi ordenado o supercomputador mais antigo, que foi originalmente usado para calcular mesas de tiro de artilharia.
O método Monte Carlo forma a base dos métodos em muitas áreas de matemática, física e aprendizado de máquina. Ele combina três componentes da otimização: pulverização de cálculos, abstraind o-os ao modelo ou simulação e automação de cálculos para obter uma decisão. Rota do escopo dos jogos e dominou os orçamentos de defesa, Monte Carlo rapidamente se tornou um dos primeiros exemplos do que hoje está incluído no programa de treinamento em informática: a implementação de simulações em larga escala para entender os fenômenos naturais.
O método Monte Carlo foi uma inovação séria, pois poderia substituir os cálculos manuais meticulosos. Ele permitiu unir a floresta das oportunidades em uma árvore ramificada. Um algoritmo para a estratégia ideal de jogos de pôquer descrita no último capítulo, sem dúvida, exigiria muitos séculos de cálculos semelhantes usando uma caneta e papel. Em vez disso, o método de Monte Carlo simulou uma amostra de todos os jogos possíveis com probabilidades próximas a verdadeiras chances teóricas.
O trabalho de ULAM no método Monte-Carlo marcou um tipo de idade de ouro para métodos de otimização, incluindo métodos associados à programação linear. Colegas como von Neumann desenvolveram a idéia de ULAM, usando iterações em matemática da programação dinâmica para otimização. O matemático da Força Aérea dos EUA, George Danzig, logo desenvolveu que hoje é conhecido como método sintomático – uma maneira sistemática de verificar várias soluções ideais possíveis como parte de um conjunto de equações simultâneas para procurar o melhor. Na produção, esses métodos tornaram possível determinar a forma das partes do carro analiticamente, e não com a ajuda de experimentos intensivos em mã o-d e-obra. Para transporte, o cronograma pode ser criado e atualizado pressionando um botão. No setor de energia, isso significa que a rede pode ser otimizada para direcionar energia para onde é necessário.
