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该团队研究了受限信息下的协调问题，在经典局部模型中，由于智能体无法依赖历史信息进行条件化处理，某些相关分布无法实现。研究表明，即使仅使用可分离态，量子系统也能克服这一限制。无论是经典对角编码（共享潜变量），还是具有非对易局部结构的可分离态（量子失谐），都能实现同一信息约束下任何经典局部规则无法达成的联合分布。量子优势源于在无需智能体对潜变量本身进行条件化的情况下实现潜变量协调——这种机制在经典局部模型无法成功的场景中仍能奏效。具有非零量子失谐的可分离态为达成此类协调提供了替代机制。与此同时，量子模型仍严格受制于信息结构：与完美回忆不同，它们无法完全复现对观测上不可区分的已实现历史结果的自适应依赖。因此，量子关联可作为完美回忆的部分替代方案。