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该团队提出并实验验证了“准叠加态量子启发系统”（QSQS）——一种基于对排列排序过程中两个共轭可观测量（确定性排列计数np与本质非确定性的排序时间t）进行测量的概念性随机性生成系统。通过类比量子系统，这些可观测量受不确定性约束：算法确定性保障结构一致性，而系统级波动带来不可约减的随机性。该工作将这一框架具体实现为QPP-RNG，一种基于系统嵌入式软件的真随机数生成器（TRNG）。在QPP-RNG中，受CPU流水线抖动、缓存延迟和操作系统调度影响的排序时间t的实时测量值，会动态重置驱动排列序列的伪随机数生成器。关键的是，QSQS通过内部简并机制将多个不同状态坍缩为相同输出符号，使得np和t初始右偏的原始分布经模约简后转化为近乎均匀的输出。实验数据表明，随着重复因子m的增加，输出熵收敛于理论最大值：香农熵与最小熵值逼近8比特，卡方统计量稳定在理想均匀性附近，钟形曲线直观呈现了从偏态分布到均匀分布的扁平化过程。除实用价值外，QSQS将确定性算法过程与非确定性物理波动相统一，为后量子密码系统中真随机性的工程化实现提供了基于物理学的理论视角。