Benoit Mandelbrot

Contesto e storia

Mandelbrot nacque in una famiglia ebraica lituana a Varsavia, in Polonia, nel 1924. Suo padre commerciava abbigliamento; sua madre era un chirurgo dentista. Educato privatamente da uno zio che disprezzava l'apprendimento mnemonico, trascorreva il tempo giocando a scacchi, leggendo mappe e osservando il mondo. Nel 1936, all'età di 11 anni, la sua famiglia emigrò in Francia, fuggendo da turbolenze economiche e politiche. Durante la seconda guerra mondiale, la famiglia si trasferì a Tulle, in Francia, dove un rabbino lo aiutò a continuare gli studi. In seguito ricordò la costante paura della delazione, notando che un caro amico fu denunciato e ucciso. Dopo la guerra, studiò all'École Polytechnique sotto i matematici Gaston Julia e Paul Lévy, poi conseguì un master in aeronautica al California Institute of Technology e un dottorato in Scienze Matematiche all'Università di Parigi nel 1952.

Dal 1949 al 1958, Mandelbrot lavorò al Centre National de la Recherche Scientifique, con un anno all'Institute for Advanced Study sponsorizzato da John von Neumann. Nel 1958, entrò all'IBM Thomas J. Watson Research Center, dove trascorse 35 anni come IBM Fellow. L'accesso ai computer IBM gli permise di creare e visualizzare immagini geometriche frattali, portando alla sua scoperta dell'insieme di Mandelbrot nel 1979-1980. Insegnò anche all'Università di Harvard, dove studiò i mercati delle materie prime statunitensi e i futures sul cotone, e in seguito divenne Sterling Professor of Mathematical Sciences all'Università di Yale, il professore più anziano nella storia di Yale a ricevere una cattedra. La sua autobiografia, 'The Fractalist: Memoir of a Scientific Maverick', fu pubblicata postuma nel 2012.

Lo sapevi?

• Mandelbrot coniò il termine 'frattale' nel 1975, pubblicandolo per la prima volta nel libro francese 'Les Objets Fractals: Forme, Hasard et Dimension'.
• Il suo primo lavoro sui futures sul cotone mostrò che le variazioni di prezzo seguivano una distribuzione stabile di Lévy con parametro α pari a 1,7, non una distribuzione gaussiana.