Stan Ulam wusste es Er wollte nach New Mexico ziehen, wusste aber nicht genau, warum. Ulam war ein in Polen geborener Mathematiker und späterer Physiker, der Ende der 1930er Jahre erstmals in die Vereinigten Staaten kam. 1943, nachdem Ulam die amerikanische Staatsbürgerschaft und eine Anstellung an der University of Wisconsin erhalten hatte, lud ihn sein Kollege John von Neumann ein, an einem geheimen Projekt zu arbeiten. Von Neumann konnte über das Projekt lediglich verraten, dass es einen Umzug mit seiner Familie nach New Mexico beinhalten würde.
Also ging Ulam in die Bibliothek. Er hat sich ein Buch über New Mexico ausgeliehen. Anstatt zu dem Abschnitt über die Geschichte, die Kultur oder das Klima des Staates zu springen, wandte er sich der ersten Klappe zu, auf der die Namen der früheren Leihnehmer des Buches aufgeführt waren.
Diese Liste war merkwürdig. Es enthielt zufällig die Namen von Physikkollegen, von denen Ulam viele kannte und von denen viele in den vergangenen Monaten auf mysteriöse Weise von ihren Universitätsposten verschwunden waren. Anschließend verglich Ulam die Namen der Wissenschaftler mit ihren Fachgebieten und konnte eine fundierte Vermutung über die Natur des geheimen Projekts anstellen.
Tatsächlich war Ulam zu Beginn des Zweiten Weltkriegs nach Los Alamos, New Mexico, eingeladen worden, um an dem zu arbeiten, was später als Manhattan-Projekt bekannt wurde.
Die Atmosphäre in Los Alamos war von gemeinschaftlicher Brüderlichkeit geprägt. Tatsächlich hatte diese ganze Zeit etwas Egalitäres, zumindest oberflächlich betrachtet. Das Manhattan-Projekt wurde als Triumph des amerikanischen Einfallsreichtums und der wissenschaftlichen Zusammenarbeit angesehen, auch wenn es Pockennarben auf der Erde hinterließ. Es zerstörte Städte, beendete einen Krieg und eröffnete die neue Aussicht auf nukleare Zerstörung. Und dann erlebte das Nachkriegsamerika eine der höchsten Wachstumsraten mit relativ geringer Ungleichheit und Inflation. Die Heiratsraten waren hoch. Der Weltkrieg war vorbei oder zumindest auf Eis gelegt. Es war eine Zeit wirtschaftlicher Stabilität.
Ulams Frau Françoise sagte: „Im Nachhinein glaube ich, dass wir alle wegen der Höhe etwas benommen waren.“
In dieser Nachkriegszeit leistete Ulam seinen wichtigsten Beitrag auf dem Gebiet der Optimierung. Er und seine Familie zogen von Los Alamos zur University of Southern California, wo er 1946 an Enzephalitis erkrankte. Es war eine schwere Krankheit, und während Ulam sich im Bett erholte, beschäftigte er sich weiterhin mit einem Kartenspiel und einer Partie Solitaire nach der anderen. In diesen Spielen wurde eine Idee zur Optimierung geboren.
Während er die Karten auslegte, fragte sich Ulam: Wie hoch sind meine Chancen, diese Runde zu gewinnen? Er dachte darüber nach, wie er die Chancen berechnen sollte. Wenn er oft genug spielte und die Karten in jeder Runde im Auge behalten würde, hätte er Daten, die seine Gewinnchancen beschreiben würden. Er könnte beispielsweise berechnen, welche Anfangssequenzen am wahrscheinlichsten zu einem Sieg führen würden. Je mehr Spiele er spielte, desto besser würden diese Daten werden. Und anstatt tatsächlich eine große Anzahl von Spielen zu spielen, könnte er eine Simulation durchführen, die schließlich die Verteilung aller möglichen Ergebnisse annähernd ermitteln würde.
Als Ulam sich von seiner Krankheit erholte und zur Arbeit zurückkehrte, begann er über Anwendungen dieser Methode der Zufallsauswahl nachzudenken, die über Solitairespiele hinausgingen. Er vermutete, dass eine Reihe von Fragestellungen in der Physik von dieser Art der Berechnung profitieren könnten, von der Diffusion von Teilchen bis hin zu Problemen in der Kryptographie. Ein Kollege aus Los Alamos, mit dem er immer noch korrespondierte, Nick Metropolis, hatte Ulam oft von einem Onkel sprechen hören, der ein Glücksspielproblem hatte. Da Ulam beim Kartenspielen auf die Idee gekommen war, entschied sich Metropolis für einen Codenamen, der die häufigen Abschiedsgrüße des Onkels auf dem Weg zum Casino widerspiegelte: „Ich fahre nach Monte Carlo.“ Die Methode wurde als Monte-Carlo-Methode bekannt.