;

Нейман Джон (компьютеры и интернет)

Нейман Джон (полн. Джон фон Нейман, John von Neumann) (3 декабря 1903, Будапешт — 8 февраля 1957, Вашингтон) — американский математик и физик, автор трудов по функциональному анализу, квантовой механике, логике, метеорологии. Нейман внес большой вклад в создание первых ЭВМ и разработку методов их применения.
Джон родился еврейской семье, его настоящее имя Янош Лайош Нойман (Janos Lajos Neumann). В 1913 году его отец добавил к фамилии аристократическую приставку фон. Янош изучал химию в Берлинском университете, в 1926 году получил диплом химика в Высшей технической школе в Цюрихе. В том же году в Будапештском университете он стал доктором философии, защитив диссертацию по теории множеств. В 1926-1929 годах состоял приват-доцентом Берлинского, а в 1929-1930 — Гамбургского университетов. Его основные работы того времени связаны с квантовой физикой и теорией операторов. Благодаря этим работам квантовая физика и теория операторов стали считаться двумя аспектами одного предмета.
В 1930 году фон Нейман посетил с лекциями Принстонский университет в Нью-Джерси, а в 1931 был принят туда профессором. В 1932 году он дал формулировку и доказательство эргодической гипотезы в математической статистике. В 1932 году была опубликована его книга «Математические обоснования квантовой механики», которая стала классическим учебным пособием. В 1933 году фон Нейман становится профессором вновь созданного Принстонского института перспективных научных исследований, в котором проработал до конца жизни.
Во второй половине 1930-х годов совместно с Ф. Дж. Мюрреем фон Нейман опубликовал ряд работ по кольцам операторов, положив начало так называемой алгебре Неймана, которая впоследствии стала одним из главных инструментов для квантовых исследований. В 1937 году фон Нейман принял гражданство США. Во время Второй мировой войны он служил консультантом в атомном центре в Лос-Аламосе, где рассчитал взрывной метод детонации ядерной бомбы и участвовал в разработке водородной бомбы. В марте 1955 года он стал членом американской Комиссии по атомной энергии.
Из 150 трудов фон Неймана лишь 20 касаются проблем физики, остальные же равным образом распределены между чистой математикой и ее практическими приложениями, в том числе теорией игр и компьютерной теорией. Фон Нейману принадлежат новаторские работы по компьютерной теории, связанные с логической организацией компьютеров, проблемами функционирования машинной памяти, имитацией случайности, проблемами самовоспроизводящихся систем. В 1944 году присоединился к группе Мокли и Эккерта, занятой созданием машины ENIAC, в качестве консультанта по математическим вопросам. Тем временем в группе началась разработка новой модели, EDVAC, которая, в отличие от предыдущей, могла бы хранить программы в своей внутренней памяти.
В 1945 году Нейман опубликовал «Предварительный доклад о машине EDVAC», в котором описывалась сама машина и ее логические свойства. Описанная Нейманом архитектура компьютера получила название «неймановской», и таким образом ему было приписано авторство всего проекта. Это вылилось впоследствии в судебное разбирательство о праве на патент и привело к тому, что Эккерт и Мокли покинули лабораторию и основали собственную фирму. Тем не менее, «архитектура фон Неймана» была положена в основу всех последующих моделей компьютеров. В 1952 году Нейман разработал первый компьютер, использующий программы, записанные на гибком носителе, MANIAC I. В 1956 году Комиссия по атомной энергии наградила его премией Энрико Ферми за выдающийся вклад в компьютерную теорию и практику.
Одной из идей, для разработки которой Нейман предлагал использовать компьютерные расчеты, было потепление климата на Земле, которое можно вызвать, покрыв краской полярные льды и уменьшив таким образом отражение ими солнечной энергии, так что климат в Исландии должен был стать таким же, как на Гавайях. Секретом успеха Неймана иногда считают его «аксиоматический метод». Он рассматривал предмет, сконцентрировавшись на его основных свойствах (аксиомах), из которых вытекает все остальное.
Статья находится в рубриках
Яндекс.Метрика