BIG・REG・小役の回数から、隠れた6段階の設定を推定する学習ゲームです。自動停止で数回まわし、下の事後分布を見てみましょう。
机に端末を置き、勉強やデスクワーク中にまぶたの閉じた状態を検知して知らせる道具。利用条件と使い方はリンク先で確認できます。
眠気を感じたら、作業を中断して休憩してください。
N=8のグローバー探索の確率式をブラウザで計算します。反復しすぎると確率は下がります。実機へのジョブ送信はしません。
開始時の300コインからの増減。●がBIG、○がREG。グラフの形だけでは設定は確定しません。
設定1と設定6の理想確率を比較。KLダイバージェンスから log(100)/KL を計算した情報量の目安で、表示G数で100:1の確信に必ず達するという意味ではありません。
大きな払い出しと、設定を見分ける情報量は別です。 この確率表では小役の情報量が最も大きくなります。設定5と6はREGの確率が同じですが、BIGと小役は異なります。表はノイズや取りこぼしを含まない理想モデルです。
APIが返す量子回路のCHSH測定結果を表示します。局所的な隠れた変数を用いるモデルの上限は2、量子論の上限は2√2です。ゲーム内の結果とは別のデータで、これだけで抜け穴のないベル実験の成立を示すものではありません。
左のSTOPを手で押すと、タイミングにより小役(電子)を取りこぼすことがあります。自動停止では拾えます。観測の抜けが推定に与える影響を考えるためのゲーム上の例です。
プールに残っているビットについて、1の割合を数えます。公平で独立なビットを仮定した基準値は50%ですが、有限の標本は偶然でもずれます。
σ は50%からのずれを、独立な公平ビットを仮定した標準誤差で割った値です。2σだけで原因や有意性を断定できず、偏りだけから読み出し誤差を分離することもできません。上のERRORは別途計算するゲーム用モデル値です。
BIG・REG・小役の観測数から、6つの設定の相対的な確からしさを計算します。限られた候補の推定であり、一般の量子状態を再構成する機能ではありません。
3つのうち1つだけ誤りがあります。見抜くと検証バッジ。
このゲームの目的は、派手な当たりを待つだけでなく、観測の回数と、結論の確かさを分けて考えることです。台の設定は1〜6から選ばれ、BIG・REG・小役の確率が少しずつ異なります。出目を数えて「設定の事後分布」を見比べ、最後に答えを開示できます。ブラウザで動く確率モデルと、取得できた実機由来の乱数を組み合わせた教材です。
操作にはJavaScriptが必要です。この説明と確率表は、ゲームを起動しなくても読めます。音と点滅の演出があるため、音が不要なときは上部の音ボタンでオフにしてください。
いいえ。このゲームの理想確率は下表のとおりです。独立な抽選を仮定すると、100回続けてBIGが出ない確率は (1 − P(BIG))¹⁰⁰。設定1で約69.3%、設定6でも約67.5%あります。どちらでも起こりやすく、「出なかった」だけではほとんど区別できません。
| 観測する役 | 設定1 | 設定6 |
|---|---|---|
| BIG | 1/273.1 | 1/255.0 |
| REG | 1/439.8 | 1/255.0 |
| 小役（電子） | 1/6.35 | 1/5.78 |
「観測量の情報量」の表は、この差をKLダイバージェンスで比較します。小役は1回の報酬が小さくても頻繁に観測できるため、このモデルではBIGより多くの情報を得られます。表示G数は log(100)/KL による目安です。各役を別々の二値事象として計算しており、「3つ全部」の単純合計も近似です。一定回数で設定を必ず判別できる攻略法ではありません。
量子モードは1回3コインで、第3リールにモデル上のノイズを加え、CZゲージを貯めます。古典モードは1回2コインで、そのノイズ処理とCZがありません。両モードとも抽選の元になる値は同じ乱数取得経路を使います。古典モードへの切り替えは、乱数源を必ずローカルにする操作ではありません。この料金差はゲームの設計であり、量子計算の実際の速度や費用を比較する測定ではありません。
CZのゲージが貯まると、8候補中1つを探すグローバー探索の確率式を試せます。P(k) = sin²((2k+1) asin(1/√8)) をブラウザで計算し、「反復する」でkを増やします。k=0で12.5%、k=1で約78.1%、k=2で約94.5%、k=3では約33.0%。反復するほどよい、とは限りません。「ここで止める」でその確率を使ったローカル抽選をします。実機上で探索を走らせている機能ではありません。
乱数APIは、保存されたIBM QuantumまたはQuTechのビットが使える場合にそこから値を取り出し、使えなければローカル乱数に切り替えます。通信前や取得失敗時にはブラウザ側でもローカル乱数を使います。クリックの瞬間に実機を動かす仕組みではなく、ノイズ・演出・CZなどには別のローカル乱数も使います。
設定開示のθは、BIGの確率から θ = 2 asin(√P) と逆算した対応値です。θを変えた回路を毎スピン実機へ送るわけではありません。6つの候補から設定を推定する仕組みは、統計的推定を学ぶための例で、一般の量子状態トモグラフィーを実装したものではありません。
「実機の偏り」は残っているビットの集計、「ベルの不等式」はAPIが返した別の測定結果です。有限標本の偏りだけで実機の誤差原因を特定できず、Sが2を超える表示だけで抜け穴のない実験が成立したとも言えません。測定条件や統計的な不確かさを含めて読む必要があります。
スピン数・コイン・設定はこのページを開いている間のゲーム状態です。再読み込みすると新しい台に戻ります。RPはこれとは別の仕組みなので、ページ再読み込みでRPも同じように初期化されるとは限りません。
この解説は2026年9月23日に、公開されている 計算ロジック、乱数の取得と代替処理、画面の動作を照合して更新しました。グローバー探索の背景は IBM Quantum Learningの反復回数の解説、CHSHの背景は IBM Quantum Learningのもつれの解説を参照できます。
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