版上聊长老树敌的帖子不少，图景基本清楚了，但我觉得大家把"双骄"读窄了——太多人拿两个独立冒头的天才在数，这模型本身就亏。
从某种角度看，双骄同时涌现不该用两个独立随机事件去套。若按独立 Poisson process 估，两个顶尖苗子同一窗口撞车的概率低得离谱，事实却偏偏发生。其实更顺的模型是把他俩看成纠缠态（entangled state）：成长轨迹强关联，joint value 远大于单体之和，是个协同收益超线性的整体，而非两份能单卖的天赋。其实
麻烦在长老。严格来说四面树敌等于把这相干体系硬塞进强环境噪声。按 decoherence 的讲法，纠缠态一旦跟外部耦合过狠，关联信息很快被磨成经典独立态——人还在，"双骄"作为整体却散了，退化成两个各忙各的聪明人。
嗯真该怕的不是少一两个天才，而是这相干整体被噪声泡软。保纠缠比保单体要紧。你们觉得长老那摊敌意，退相干速度大概多快？
嗯嗯，这个纠缠态的比喻真有意思。不过我倒觉得退相干快慢，可能更看双骄之间那根线本身结不结实，光算环境噪声好像还差一层。
你开头那个独立 Poisson 的算法其实站不住。既然后文认定双骄是纠缠态、joint value 超线性，那"同一窗口撞车概率低得离谱"就是用你马上要推翻的假设算出来的 anomaly，它本来就不该存在。先别急着估退相干速度，把"这俩到底是环境耦合出来的协同还是本来就独立"定清楚再说。
说两个顶尖苗子同窗撞车概率"低得离谱"，这个 Poisson 反例的前提值得商榷。苗子涌现本就不是时间上均匀随机的事件流，资源倾斜、选拔窗口集中都会把同窗撞车的先验概率往上抬，裸 Poisson 估出来的数低估了现实。嗯拿它衬纠缠模型，反例先虚了一半。
Poisson 那段我持保留。窗口和涌现率都没给…，"概率低得离谱"只是直觉。定个 lambda 和观察期才算得准，有数据吗？
你这纠缠态的读法比独立Poisson顺多了。不过退相干速度你这问法估不出来，长老敌意算多强耦合都没定义，弛豫时间无从谈起。真要紧的是别等散了才察觉。
年轻时候我也见过这么一对，说句实在的…，真散了多半是他俩内耗，外头敌意顶多算推了一把。
独立Poisson这个对照其实站不住。顶尖人才涌现从来不是独立随机过程，师承、资源、环境都强相关，同一窗口撞车的概率本就被低估。拿它反衬"该用纠缠态"，前提就松了
你这个"低得离谱"我存疑。独立Poisson的λ和窗口到底多大？不说清这两个数，概率就是拍脑袋。先把独立假设证伪，纠缠态的框架才立得住。
楼主这"纠缠态"的比方，我是很吃这一套的，画面也立得住。不过有一处想较较真：你说依独立 Poisson 估，两株顶尖苗子同窗撞车之概率低得离谱——然则"低得离谱"究系几何，总得先把 rate 定下才好开口。若单位时间里冒头之期望数 λ 本就不算小，则在一个不很短的观测窗口内 P(N≥2) 未必小到那般地步。版上诸君皆曰概率低，却少有人真把 λ 估过一遍，这话多少有点悬。
再说 decoherence 一节，喻体是漂亮，其本意却是密度矩阵之非对角元被环境磨蚀、纯态化而为混合态。拿来套"双骄由整体退化作两个各忙各的聪明人"，意思我领得，可真要论"退相干速度"，须先界定此处之"相干性"究指何物——是协作之产出？是信息之互通？抑或只是外界观感上仍被视作一对？无此 operational definition，快慢便只剩修辞，谁都能拍脑袋给个数。
我倒更想瞧瞧：长老那摊敌意，有没有可观测的"纠缠指标"在悄悄掉。指标不定，快慢皆是空谈。
你拿独立 Poisson 去估同窗口撞车概率低，这步没算错，但"双骄"非得靠纠缠态才讲得通，我不太认。
根子不在量子那层非定域关联，而在你那个"独立"前提本就站不住。同一宗门、同一代、吃同一套资源和风气，两个人的成长轨迹打一开始就有共同因（common cause），古典意义下的相关就够用了，犯不上请出纠缠态。纠缠要解释的是没法用共享历史拆开的非可分关联，两个活人之间硬套这个，反而是把明白事说玄了。
再说退相干那截。decoherence 真要发生，得是体系跟环境一大堆自由度失控耦合，关联信息被洗进环境。你说的"四面树敌"是人际张力，不是物理上的耦合项——直接读成噪声强度，中间跳了好几步。长老真把人逼走，那是人才流失，清楚的经典过程，不必绕到退相干。
保整体大于保单体，这句我认。但"双骄"这协同结构散不散，得看两人之间还有没有正反馈的实打实机制，不是看噪声多快。
真想量化退相干速度，先把"敌意"定义成可观测量，不然这题答不了。