ウィキペディアによると、計算の RASP モデルはフォン ノイマン アーキテクチャに対応し、計算の RAM モデルはハーバード アーキテクチャに対応し、フォン ノイマン アーキテクチャはコンピュータに最も近いものです。これは、コンピュータにデータと命令を保存する RAM メモリがあるためです。モデルには異なるプログラム メモリと異なるデータ メモリがあるのに、なぜアルゴリズム解析に RAM モデルを使用するのでしょうか。
https://en.wikipedia.org/wiki/Random-access_stored-program_machine
マーガレットが指摘する理由により、アルゴリズムが自己変更コードを使用しない限り、区別は問題になりません。
また、実際のハードウェアに関する限り、(ほとんど?) キャッシュを備えた最新のすべての CPU は、分割された命令/データ L1 キャッシュを備えているため、実際の CPU コアはフォン ノイマンよりもハーバードに似ています。命令フェッチがデータ アクセスと競合することはめったにありません。
ウィキペディアの変更されたハーバード アーキテクチャの記事では、より詳細に説明されており、ほとんどがハーバード アーキテクチャであってもプログラムでプログラムできる他の方法について言及しています。