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判定观测统计数据是否无法被任何合理的经典模型所解释，是量子基础理论的核心问题之一。广义非情境性概念为定义和识别非经典性提供了原则性且普遍适用的方法。本研究探讨了情境性的典型特征——即随机选择的量子态制备与测量产生非经典统计数据的概率。通过采用数值线性规划检验广义非情境模型是否存在，研究人员发现情境性现象相当普遍：即使在仅包含适度数量随机态制备与测量的实验中，情境性出现的概率仍超过99%。研究还表明，虽然情境性典型程度会随着态制备（测量）纯度（锐度）降低而减弱，但这种依赖性并不显著，因此在存在现实噪声的场景中情境性仍具有较高典型性。最后，该工作揭示出：尽管非零情境性相当典型，但定量化的高程度情境性并不常见，因此像以奇偶性无关多路复用（本研究典型案例）为代表的显著量子优势并不普遍。该团队开发的开源工具箱能根据可调参数（如纯度上下限及其他态与测量约束条件）输出情境性典型程度，可指导实验设计者在特定实验约束下实现预期的情境性典型水平。