多重宇宙與量子力學的派系之爭

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被挑戰的古典物理世界觀

古典物理學家建立了一系列的假設，將他們的思想統整起來，這使得他們很難接受新的概念。以下列出他們對物質世界有哪些確定不疑⋯⋯

1. 宇宙就像一臺放在絕對時空框架中的巨型機器。複雜的運動可以理解為機器內部各零件的簡單運動，即使這些零件並不可見。
2. 牛頓的理論說明一切運動都有原因。如果一個物體表現出運動，人們一定能找出運動的原因。這是單純的因果關係，沒有人質疑這一點。
3. 如果我們知道物體在某一點（例如現在）的運動狀態，就能判斷它在未來甚至過去任何時刻的運動狀態。沒有什麼不確定，一切都是先前的一些因素造成的結果。這是決定論。
4. 馬克士威電磁波理論完全描述了光的性質，並可由湯瑪士・楊格在 1802 年簡單的雙狹縫實驗中觀察到的干涉圖樣加以證實。
5. 運動中的能量可以用兩種物理模型來表達：一種是粒子，其表現就像無法穿透的球體，例如撞球；另一種是波，其表現就像在海面上朝著岸邊打去的海浪。這兩者是互相排斥的，即能量必定只以其中一種方式表現。
6. 一個系統的性質，如溫度或速度等，要測量得多準確都可以。只要降低觀察者的探測強度或根據理論來校正即可。原子級的系統也不例外。

古典物理學家認為以上這些事情都是千真萬確的。但這六個假設最終都會被證明是有疑慮的。首先體認到這一點的，是 1927 年 10 月 24 日在布魯塞爾大都會飯店會面的一群物理學家。

1927 年索爾維會議──量子理論的成形

第一次世界大戰爆發前幾年，比利時實業家歐內斯特・索爾維（1838-1922）在布魯塞爾主辦了一系列國際物理會議，延請來賓傾全力討論某項預訂的題目。只有獲得特別邀約的人才能出席，人數通常限制在30人左右。

1911 年至 1927 年舉行的前五次會議，以最令人大開眼界的方式記錄了 20 世紀物理學的發展。1927 年的會議專門討論量子理論，每場至少都有 9 位理論物理學家出席，他們對量子理論做出了根本貢獻，並且最終都因而獲得諾貝爾獎。

要介紹有哪些人推動了最現代的物理理論，這張 1927 年的索爾維會議照片是很好的起點。後代將會驚歎，1927 年這些量子物理巨擘竟然在這麼短的時間、這麼小的地方齊聚一堂。

寥寥數人在這麼短的時間內就釐清了這麼多事情，在科學史上可說是空前絕後。

看看第一排坐在瑪麗・居禮（1867-1934）旁邊那位愁眉苦臉的馬克斯・普朗克（1858-1947）。普朗克拿著帽子和雪茄，看來有氣無力，好像在花了這麼多年試圖反駁自己對物質和輻射的革命性想法後，他已筋疲力盡。

幾年後，在 1905年，瑞士一位名叫阿爾伯特・愛因斯坦（1879-1955）的年輕專利事務員對普朗克的概念進行推論。

前排正中間穿著禮服拘謹地坐著的就是愛因斯坦，他自從 1905 年發表早期論文之後，二十多年來一直苦思量子問題，但未得出任何真實的見解。他一直出力推動量子理論的發展，並以驚人的信心支持其他人的獨創見解。他最偉大的理論「廣義相對論」使他成為國際知名學者，那已是十年前的事了。

在布魯塞爾，愛因斯坦為了量子理論奇怪的結論，和最受敬重、最堅定的量子理論支持者尼爾斯・波耳（1885-1962）爭辯。之後波耳將比任何人都更嘔心瀝血，致力於解釋和理解量子理論。波耳在照片中間那排的最右邊，這位時年 42 歲的教授正如日中天，顯得輕鬆自信。

愛因斯坦後方最後一排的埃爾溫・薛丁格（1887-1961）身穿獵裝，戴著領結，顯得非常隨意。他的左邊跳過一人後是「少壯派」的沃夫岡・包立（1900-58）、維爾納・海森堡（1901-76）──兩人當時才二十幾歲。第二排則有保羅・狄拉克 （1902-84）、路易・德布羅意（1892-1987）、馬克斯・波恩（1882-1970）和波耳。這些人的發現與微觀世界的基本性質息息相關，因此名留青史，像是薛丁格方程式、包立不相容原理、海森堡測不準原理，以及波耳原子等等。

他們都聚在這裡──從 69 歲、年紀最大的普朗克（他在 1900 年開啟了一切），到 25 歲、年紀最小的狄拉克（他在 1928 年完成了這個理論）。

1927 年 10 月 30 日，拍下這張照片的隔天，與會者的腦海中還縈繞著波耳與愛因斯坦的歷史性交鋒。他們在布魯塞爾中央車站坐上了火車，各自返回柏林、巴黎、劍橋、哥廷根、哥本哈根、維也納和蘇黎世。

他們帶著科學家所創造出最離奇的一套理論離開。大多數人私底下可能同意愛因斯坦的觀點，認為這種被稱為量子理論的瘋狂想法，只是通往更完整理論的一步，以後會被更好、更符合常識的理論推翻。

——本文摘自《大話題：量子理論》，2023 年 ３ 月，大家出版，未經同意請勿轉載。

• 本文轉載自林澤民的部落格

「多重宇宙」是我教統計時常用到的名詞，我用它來解釋隨機變異（stochastic variation）的概念：

例如民調抽得一個樣本，此樣本的受訪者固然是一群特定人士，但理論上我們可以抽出許多許多樣本，這些樣本之間雖然會有隨機變異，但樣本彼此的宏觀性質仍會相近。這些不同的隨機樣本，可以以「多重宇宙」一詞來形容。即使事實上只有一個樣本（一個宇宙），我們可以想像在多重宇宙的每個宇宙裡，都有一個微觀上隨機變異的樣本存在。

什麼是隨機樣本？

其實，數理統計學中「隨機樣本」（random sample）的概念指的是「一組獨立且同一分布的隨機變數」（a set of independently and identically distributed random variables）。

在這個定義之下，樣本的每一個單位（資料點）都不是固定不變的數值，而是一個依循某機率分布的隨機變數。「隨機樣本」的要求是樣本所有的 Ｎ 個單位不但要互相獨立，而且要依循同一的機率分布。

我們可以想像我們平常所謂「一個樣本」的 Ｎ 個觀察值，每一個觀察值背後都有一個產生這個數值的隨機變數，也可以說所謂「一個樣本」其實只是這「一組獨立且同一分布的隨機變數」的一個「實現」（realization）。那麼，不同的樣本就是這「一組獨立且同一分布的隨機變數」的不同「實現」。這樣了解之下的不同樣本、不同「實現」，我喜歡把它們稱為「多重宇宙」。

多重宇宙中的隨機變異，是我們在分析一個樣本的資料時必須作統計推論的原因。

比如我們分析本屆所有 113 位立委的議事行為，既然立委一共只有 113 人，我們分析的對象不就是立委的母體嗎？那是不是就不必做統計推論？

不是！原因是我們仍然可以想像有多重宇宙存在，每個宇宙都有 113 位立委，而同一位立委在不同的宇宙裡其議事行為會有隨機變異。正是因為這隨機變異的緣故，我們即使分析的是所謂「母體」，我們仍然要做統計推論。

「多重宇宙」的概念可以說就是「假如我們可以重來」的反事實思想實驗。被分析的單位不是在時間中重來一次，而是在多重宇宙的空間中展現「假如我們可以重來」的隨機變異的可能性。

名為 Monday 的這集 X 檔案電視劇中，主角的夢境不斷重複，每次夢境的結構大致類似，但細節卻有所不同，這正是「多重宇宙—隨機變異」概念的戲劇化。

【媽的多重宇宙】（Everything Everywhere All at Once）也是。

「看，這是你的宇宙，一個漂浮在存在宇宙泡沫中的泡泡。周圍的每個氣泡都有細微的變化。但你離你的宇宙越遠，差異就越大。」——【媽的多重宇宙】對白

這是說：變異程度越小的是離你越近的宇宙，程度越大的是離你越遠的宇宙。這裡所謂變異的程度，在統計學裡可以用誤差機率分布的標準差來衡量。

什麼是隨機變異？

關於「隨機變異」這個概念，我最喜歡的例子是研究所入學申請的評審。

例如有 120 人申請入學，我詳細閱讀每人投遞的申請資料（包括性別、年齡等個人特質還有 SOP、大學成績單、GRE 分數、推薦信等），然後打一個 Y=0～100 的分數。全部評閱完畢，我便得到一份 N=120 的資料。這個資料包括了所有的申請者，那麼它是樣本呢？還是母體？

如果我要分析我自己評分的決定因素，我會把分數 Y 回歸到性別、年齡等個人特質以及資料中可以量化的變數，例如大學成績平均分數（GPA）和 GRE 分數。跑這個迴歸時，需不需要做統計推論，看迴歸係數是不是有統計的顯著性？

我的看法是這份 N=120 的資料是樣本而不是母體，做迴歸分析當然要做統計推論。

那麼我資料的母體是什麼？

迴歸分析資料的母體其實是所謂「母體迴歸函數」（population regression function），也就是通常所說的「資料產生過程」（data generating process, DGP）。

這個 DGP 就是我在評閱每份資料時腦海中的思考機制，它考量了許多量化和質化的變數，賦予不同的權重，然後加總起來產生 Y。

量化變數的權重就是母體迴歸函數的係數，質化變數則是母體迴歸函數的係數的誤差項。如果有很多質化變數攏總納入誤差項，我們通常可以根據中央極限定理，假設誤差項是呈現常態分布的隨機變數。這個誤差項就是「隨機變異」的來源。

評審入學申請，我通常只把所有資料評閱一次。這一次評審結果，會有幾家歡樂幾家愁，這便構成了一個「宇宙」。如果我第二天又把所有 120 份資料重新評分一遍，得到第二個樣本。因為我腦中的「資料產生過程」包括隨機變數，這個新樣本保證跟第一個樣本會有差異。用白話說：我的評分機制不精確，我自己甚至不知道我給每個量化變數多少權重，而且第二次評閱所用的權重也會跟第一次不盡相同，更不用說質化變數如何影響我的評分了。

這第二個樣本，申請者的排比不會跟第一個樣本一樣，雖然也是幾家歡樂幾家愁，歡樂與愁悶的人也可能不一樣。這是第二個宇宙。依此類推，我們可以想像同樣的120位申請者，因為我「資料產生過程」的隨機變異，活在多重宇宙裡。

這些宇宙有的差異不大，根據【媽的多重宇宙】的說法，它們的泡泡互相之間的距離就較近，差異較大的宇宙，距離就較遠。如果申請者可以像電影所述那樣做宇宙跳躍，他們會看到自己在不同宇宙裡的命運。

我擔任德州大學政府系的研究部主任時，常耽心有申請者拿我們入學評審委員的評分資料去做迴歸分析。如果分析結果顯示種族、性別等變數有統計顯著性，說不定會被拿去控告我違反所謂「平權行動」（affirmative action）的相關法律。如果沒有顯著性，我就不耽心了。

多重宇宙之間會不會有「蝴蝶效應」？也就是宇宙跳躍時，隨機變異產生的微小差異，會不會造成新舊宇宙生命路徑的決然不同？

在【媽的多重宇宙】中，伊芙琳只要當初做了一個不同的決定，以後的生命便可能跟現世（home universe）有很不一樣的命運。這在統計學也不是不可能。時間序列分析中，有些非線性模式只要初始值稍微改變，其後在時間中的路徑便會與原來的路徑發散開來。

你做時間序列分析時，會不會想想：時間序列資料究竟是樣本還是母體？如果你的研究興趣就只限於資料期間，那要不要做統計推論？當然要的，因為隨機變異的緣故。

如果你今年申請外國研究所不順利，也許在另一個宇宙裡，你不但獲名校錄取，得到鉅額獎學金，而且你的人生旅途將自此一路順遂，事業婚姻兩得意呢。

想像我們往水池內丟兩顆石頭，以石頭的落點為中心，會個別產生漣漪，在水面上擴散開來。

而當兩個漣漪互相接觸時，交會之處的水面其實同時反應了兩個漣漪的影響；可以說，兩個漣漪疊加在一起了。漣漪是靠水傳遞的一種波，稱為水波；而「疊加」的現象，就是屬於波的一種特性。

物質的波，也就是物質波，同樣存在疊加的特性。只不過，物質波跟水波不同的地方在於，它不需要依賴「水」這種實際的東西來傳遞，而是一種「機率波」。機率波的數學形式長得像波，而它代表的，是量子系統處於不同狀態的機率分布。

量子系統的狀態：機率波

當我們在描述量子系統的狀態時，就會用到「機率波」的概念。舉例來說，在電玩遊戲中要是打怪成功，死掉的怪物會留下寶物。怪物可能有 50% 的機率掉落寶物 A，也有 50% 的機率掉落寶物 B，但我們不會在事前就知道怪物會留下哪種寶物。

所以，怪物可以說是同時擁有「掉落寶物 A」和「掉落寶物 B」這兩種狀況，直到我們成功打完怪，才能確定牠究竟帶哪一種寶物。類似地，機率波告訴我們的，就是量子系統「有多少機率處於狀態 A、又有多少機率處於狀態 B」的資訊；如同兩個水波在水面上疊加，A 和 B 這兩個狀態同時存在這個量子系統上。所以，我們把量子系統「同時處於不同狀態疊加」的狀況，稱為「疊加態」。

另一方面，也跟打完怪物才知道掉什麼寶物類似，在我們實際觀測量子系統前，並無法知道會看到狀態 A 還是狀態 B，要觀測完才會知道。因為量子疊加的特殊性質，科學家想到，或許可以拿來做一些實際的運用。

例如，在現代的電腦運算中，「位元」是資訊的最小單位，可以用 0 或 1 這兩個數值來表示。那麼，我們也許能夠把「同時存在兩種不同狀態的量子系統」當作位元使用，讓它的兩種狀態分別代表 0 跟 1 來儲存資訊，而這就被稱為量子位元。

由於物理性質的不同，量子位元在某些狀況下，可以運算得比傳統位元更有效率；利用量子位元建構的電腦，就稱為量子電腦。雖然目前已經有少數量子電腦問世，能以最多一百多個量子位元進行運算，但要能大規模運用在日常生活中，除了要再想辦法增加量子位元之外，還有許多難題要克服，所以，現在就先讓漫畫的想像來代替很可能成真的未來吧。

——本文摘自《阿宅聯盟：量子危機》，2022 年 11 月，未來出版，未經同意請勿轉載。