En el clásico de la física experimental de texto "Teoría Estadística de Detección de la Señal" de Carl. W. Helstrom, Capítulo II, sección 4 de las preocupaciones de Gauss Procesos Estocásticos. Un proceso que se observa a veces $t_1, t_2, t_3, ... t_n$ obtener $n$ variables aleatorias $x_1, x_2, x_3, ... x_n$, entonces la densidad de probabilidad para la $n$ variables es de la forma:
$$p_n(x_1,t_1; x_2,t_2; ...; x_n,t_n) = M_n\;\exp(-0.5\Sigma_j\Sigma_k\mu_{jk}x_jx_k).$$
donde $\mu_{jk}$ es una matriz positiva definida y $M_n$ es una constante de normalización para dar unidad probabilidad de que al integrar sobre todos los valores posibles:
$$M_n = (2\pi)^{-n/2}\;|\;\textrm{det}\;\mu|^{0.5},$$
donde $\mu$ es el determinante de la matriz $\mu_{jk}$. Asumimos que los valores esperados son todos cero: $E(x_k)=0$.
Se observa que el valor esperado del producto de cualquier número impar de $x_j$ es cero (lo que parece a seguir a partir de la simetría), y da una fórmula para el valor esperado de un producto de los números pares de variables. Definimos $\phi_{jk}$ como:
$$\phi_{jk} = E(x_jx_k).$$
Él señala a continuación que:
$$E(x_1x_2x_3x_4) = \phi_{12}\phi_{34} + \phi_{13}\phi_{24} + \phi_{14}\phi_{23}.$$
Hay una prueba simple? Y hay una prueba simple que se refiere a los métodos de la mecánica cuántica o la teoría cuántica de campos?