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柯克伍德-狄拉克（KD）分布近期作为一种强大的准概率框架崭露头角，在量子信息处理任务中具有广泛应用。该研究团队提出了一种基于实验视角的创新判据，利用KD分布的统计矩来检测其非经典特征，并通过具体实例验证了该方法的有效性。该工作进一步揭示，该方法可自然拓展至识别其他量子资源——如量子相干性和可提取非经典功——这些资源与KD分布存在本质关联。研究团队提出的判据只需评估简单泛函，因而特别适合高效实验实施。