Как изменился Григорий Перельман к своему 60-летию - новые фото
Гений из Купчино - почему Перельман избегает общения и что о нем говорят соседи
По информации КП-Петербург, в преддверии 60-летия Григория Перельмана появились новые фотографии знаменитого математика. Уже более четверти века он живет в Купчино, избегая публичности и не принимая крупные премии, включая миллион долларов за решение одной из «задач тысячелетия».
Жители района иногда встречают Перельмана в супермаркете или на прогулке по окрестным улицам. Однако общаться с окружающими он не стремится, предпочитая молчание. Соседи отмечают, что максимум, на что можно рассчитывать - короткое приветствие. О своей жизни или возможных трудностях он не рассказывает, но выглядит бодро и не вызывает беспокойства у окружающих. Его мать, которой уже за 90, практически не выходит из квартиры.
В магазине, где Перельман обычно закупается, сотрудники заметили, что он появляется примерно раз в две недели и выбирает простые продукты, часто по акциям. В его корзине можно увидеть крупы, консервы и другие базовые товары. Недавно журналистам удалось увидеть, как ученый быстро направился в магазин, одетый в старую куртку, грязные штаны и калоши. На вопросы он не ответил, лишь ускорил шаг, а после вернулся домой с полными пакетами.
В следующем году ожидается премьера фильма о Перельмане, который снимался более десяти лет. Режиссер Андрей Григорьев лично встречался с математиком и рассказал ему о концепции картины. В фильме сочетаются документальные и игровые элементы, а роль Перельмана исполнил Марк Эйдельштейн. Авторам удалось получить редкие интервью с учителем ученого и его коллегами, в том числе с сотрудниками лаборатории Ричарда Гамильтона и Беннеттом Чоу. Именно из-за Гамильтона, который также работал над теоремой Пуанкаре, Перельман отказался от денежной награды, считая, что не может принять ее единолично.
В 2002 году Перельман опубликовал доказательство теоремы Пуанкаре, над которой ученые работали более века. Его работа открыла новые горизонты для фундаментальной физики и упростила моделирование сложных структур, таких как молекулы ДНК, для специалистов прикладных наук.