爱因斯坦真的错了！当下量子力学实验证明，世界真的是随机的！爱因斯坦认为上帝不掷骰子，世界运行是具有确定性的，可预测的。但爱因斯坦真的错了！无数量子力学实验证明，微观粒子运动的世界真的是随机的。上帝真的在掷骰子！平行宇宙也很可能存在，可能有无数个你！

你或许也听说过爱因斯坦的名言：“上帝不掷骰子”。这句调侃主要表达了他对量子力学的不满和质疑！因为量子力学认为微观世界是随机的、不确定的，而不是像经典物理学那样有规律、且是可预测的。爱因斯坦认为这样的量子力学理论肯定是不完备的，也就是背后一定有一些隐藏的变量在干扰。只要我们找到了这些隐藏的变量，就能恢复物理世界的确定性和完美性。

那么，爱因斯坦真的错了吗？

很可惜，是的。

诺贝尔物理学奖的三位获得者，用他们的实验给出了一个肯定的答案，彻底粉碎了爱因斯坦的幻想。

法国的阿兰·阿斯佩克，美国的约翰·克劳泽和奥地利的安东·泽林格，他们散热在量子纠缠和贝尔不等式的验证方面，最终证实了量子力学的正确性，并且让基于量子力学的新技术走在了正确的道路上。

众所周知，量子纠缠是一种极为诡异的现象。它描述的是两个或多个粒子之间的一种超强的联系，即使粒子之间相隔很远，它们的状态也会同时改变，就好像它们之间有一种“幽灵般的超距作用”。

这是爱因斯坦所不能接受的，他认为这种超距作用违反了相对论的光速限制，也违反了经典物理学的局域性原则。他曾经和物理学家玻尔等量子力学的拥护者展开了激烈的辩论，提出了著名的“EPR佯谬”，试图用思想实验来证明量子力学的不自洽。

但是，爱因斯坦的思想实验并没有得到实验的验证，直到1964年，英国物理学家约翰·贝尔提出了一个巧妙的方法，用数学公式来判断量子力学和隐变量理论的区别。这就是著名的“贝尔不等式”。

贝尔不等式给出了一个上限，如果实验结果超过了这个上限，就说明量子力学是正确的，而爱因斯坦的隐变量理论一定是错误的。反之，如果实验结果没有超过这个上限，就说明隐变量理论是正确的，而量子力学是错误的。

贝尔不等式的提出，为量子力学的实验验证提供了一个可行的方案。但是，要做到这一点，还需要克服很多技术上的困难。首先，要制造出一对或多对纠缠的粒子，比如光子或电子。其次，要在两个或多个不同的地点，用不同的角度来测量这些粒子的状态，比如偏振或自旋。最后，要在不同的地点之间传递信息，比较测量结果，计算是否超过了贝尔不等式的上限。

不过，这些困难并没有阻止科学家们的探索。从1972年开始，阿斯佩克、克劳泽、泽林格等人，分别在不同的时间、地点和条件下，进行了一系列的实验，用不同的方法来制造和测量纠缠的粒子。他们的实验结果都非常一致地证实，远远地超过了贝尔不等式的上限！这就意味着量子力学是正确的，而隐变量理论是错误的。也就是说，爱因斯坦错了，上帝真的掷骰子，世界真的是随机的。

这些实验不仅为量子力学的基础问题提供了有力的证据，也为量子信息技术的发展打开了新的可能。量子纠缠的特性，使得我们可以实现量子通信、量子计算、量子密码等新颖的功能，这些功能在经典物理学中是不可能的。量子信息技术早已成为当今科技领域的热门领域，也是未来科技发展的重要驱动力。

最可怕的是，量子力学还预言了平行宇宙的存在，也就是说，可能有无数个你，生活在无数个不同的宇宙时空里。

那么，你觉得天才爱因斯坦为什么会在如此巨大的问题上出现错误？

世界真的是随机的么？

可为什么随机的微观粒子构成的宏观世界，却具有确定性呢？

在观察到花粉颗粒的颤动运动后，罗伯特·布朗进行了各种实验，并对他观察到的情况做了详细的记录。

解释布朗运动的复杂性可以通过简化到一个维度的数学模型来实现。设想自己站在一条无限长的直线上，手里有一枚硬币。每次抛硬币，根据结果是正面还是反面，你就向左或向右迈出一步，这两个方向的概率各占50%。通过重复这个动作，你会在这条直线上随机地移动。

记录下每次移动后你相对于起始点的位置，可以用一个图表来表示，其中x轴代表你走过的步数，y轴显示你与起始点的距离。这个简单的示例有助于我们理解布朗运动这种更为复杂的随机运动模式的基础。

在考虑这个随机行走模型时，数学上有一些有趣的点需要讨论。通常，抛掷硬币的结果会大致均匀分布在正面和反面，这暗示着按照这种方式随机行走，平均而言，人应该会保持在接近起始点的位置，因为左右移动的次数大致相等。但由于每一步都是完全随机的，所以实际上无法精确预测任何时刻的具体位置。

然而，仅仅考虑平均回到起点这一点可能对理解整个随机行走过程不够充分。因此，可以采用一种不同的方法来分析这个问题。如果我们把向左和向右的移动看作是相同的，并且只关注从起点计算的总移动距离，我们就可以用更高级的数学方法来得到更详细的结果。这种方法可以让我们从一个新的角度理解随机行走过程的本质，从而得到对这一随机现象更全面的认识。

这个方程有点复杂，让我们来解释一下它的含义。我们的函数 D(n) 只是告诉我们距离中心（D）的距离，作为所走步数（n）的函数。对此，我们将左和右视为同一个方向。所以向左走五步与向右走五步被视为相同。如果我们不这样，那么方程的右边将是零，我们就得不到任何有用的东西。

方括号<>很关键。这代表我们正在计算的是一个期望值。期望值在统计学中非常重要，它代表在多次随机事件中某个特定量的平均水平。由于随机行走本质上是不可预测的，我们无法为单次事件给出精确的数学表达式。但是，我们可以确定在大量重复尝试的情况下，这个随机过程的平均结果是什么。这也被称为均方根平均距离。

方程右侧的结果可能会让人意外。考虑一个实例：进行一个涉及抛硬币决定方向并行走五步的实验，重复这个实验一百万次，每次都从中心出发，并且记录每次与出发点的距离。根据相关数学公式，这些实验的平均距离结果应该是行走步数（5步）的平方根，大约是2.2步。这种计算方法适用于任何行走步数，平均距离可通过计算步数的平方根来估算。

这反映了在大量重复实验中，尽管每次实验结果可能差异很大，但平均来看，行走的距离与步数的平方根呈正比关系，这是随机行走特有的一种统计规律。

这一发现虽然引人入胜且可能与人们的直觉不太一致，但它基于一个非常理想化的假设。在这个假设中，每一步行走都被认为是完全随机且独立的，这种情况虽然有助于简化问题，但并不完全符合现实世界中更加复杂的情形，特别是在描述原子级别的现象时。

因此，为了使这种模型更贴近于实际物理世界，特别是在原子理论方面，需要向模型中添加更多复杂的要素。