簡単にするために、クォンタムにいくつかの3つの特性があるとしましょう：1、0の値を取ることができるA、B、およびC。2つの絡み合ったクォンタムを取ります。
1）特性の1つ目の最初のクォンタムを測定するときに、1を取得すると、もう1つのクォンタム、測定時の同じ特性は0になります
2）ランダムに比較する特性を選択した場合、半分のケースで同じ値が得られ、半分で異なる値が得られます。 （！）
最初は、この2つの条件を簡単に満たすことができます。単純なプログラムを作成することで、この状況をシミュレートできます。 しかし！ 統計的に、プログラムで、望んでいる人なら誰でも自分で調べてみましょう：次の実験を実行します：値のトリプルの定義済みペアをN個作成します：（1,0,1）-（0,1,0）; （1,1,0）-（0,0,1）...などの場合、上記の両方のポイントを満たすモデルを構築します。
これは、実行が難しいだけでなく、原則として不可能であることがわかります。 そのような初期データで同じパラメータを測定すると、反対の値が得られます。 パラグラフ1と明確で一貫性のあること。しかし、ランダムなパラメーターを測定する場合、 50％以上のケースで反対の値が表示されます 。 パラグラフ2と矛盾します。
そのようなモデルを作成しようとするC＃コードの小さな断片
using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; namespace ConsoleApplication14 { class Program { static void Main(string[] args) { int confirm = 0, notconfirm = 0; Random rnd = new Random(); List<Tuple<bool, bool, bool>> p = new List<Tuple<bool, bool, bool>>(); for (int i = 0; i < 500000; i++) { var t = new Tuple<bool, bool, bool>(rnd.Next(2) == 1 ? true : false, rnd.Next(2) == 1 ? true : false, rnd.Next(2)==1?true:false); p.Add(t); } for (int i = 0; i < 500000; i++) { var t = p[i]; bool first, second; switch (rnd.Next(3)) { case 0: first = t.Item1; break; case 1: first = t.Item2; break; case 2: first = t.Item3; break; default: first = false; throw new Exception("first error"); } switch (rnd.Next(3)) { case 0: second = !t.Item1; break; case 1: second = !t.Item2; break; case 2: second = !t.Item3; break; default: second = true; throw new Exception("second error"); } if (first != second) confirm++; else notconfirm++; } Console.WriteLine((double)confirm / (double)(confirm+notconfirm)); Console.ReadKey(); } } }
つまり、我々の実験では、反対の値を検出する確率は、範囲[5/9; 2/3]（0.555; 0.667）。 最良のモデルでは、55.5％未満のケースで異なる結果を達成することはできません。 実際には、量子を使用して同様の実験を行うことができますが、量子は1/2のままです。
説明は非常に簡単です。「事前定義されたクォンタム」が存在する場合、常に一方向の値の「利点」があります。 2つのユニットと1つのゼロ、または2つのゼロと1のいずれか、または一般に3つの値すべてが1またはゼロに等しくなります。
量子の世界では、決定論的なパラメータの場所がないことを示したのは、この思考実験でした。 彼は私にトピックをより詳細に研究させ、その中に多くの異常で興味深く刺激的なものを見つけました。
PS非常によく、この実験はリチャード・ファインマンの本で説明されていました（コミュニティがあなたにどれを教えてくれるか、私は少し混乱しています）
PPSいや、これはブライアン・グリーンの「空間の構造。 現実の空間、時間、質感。」 これはこの瞬間です。 たぶんそれは誰かに明らかになるでしょう。
Upd1
数学的な説明：
たとえば、1つのクォンタムにはそのような特性（1,1,0）があり、それと混同されています（0,0,1）。 最初の量子の特性をランダムに選択して測定し、2番目の量子の特性をランダムに選択して測定します。 多数の実験により、A1A2、A1B2、A1C2、B1A2、B1B2、B1C2、C1A2、C1B2、C1C2（9個）のすべての可能な組み合わせの結果が得られ、それぞれほぼ同じ確率で発生します。
量子のペアからすべての組み合わせを書き出すと、次のようになります。
10,10,11,10,10,11,00,00,01。 異なる値の5つのペア。 4組は同じです。 したがって、このようなクォンタムでは、異なるペアを優先する5：4の利点があります。
もつれたペア（0,0,0）-（1,1,1）-常に異なるペアを取得します。
3つのバイナリパラメータ000、001、010、100、011、101、110、111の8つの分散オプションがあります。
それらの2/8は3つの同一の値であるため、エンタングルペアは常に反対の値（p = 1）になります。
2つの同一の値と1つの反対の値を持つそれらの6/8。 このような複雑なトリプルとの9つの異なる組み合わせ。 これらのうち、5は異なる値、4は同じ値です。 （p = 5/9）
合計、異なる値を持つペアの合計確率：5/9 * 6/8 + 1 * 2/8 = 2/3> 1/2
Upd2
ユーザーのShkaffに特別な感謝を申し上げます。記事のオリジナルバージョンのエラーを示し、 コメントに役立つリンクを記載してください。 記事を少し変更する必要がありましたが、元のアイデアを維持しようとしました。