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将贝尔理论框架推广至因果网络结构，不仅带来了基础理论的新认识，更催生了创新应用——例如利用干预手段增强存在通信场景下的非经典性检测。然而当所有可观测量均处于类空间隔时，此类干预将失去信息价值。为解决该限制，研究人员提出了“隐变量分割”方法：这是对量子网络干预手段的广义化拓展，通过对潜在量子系统实施受控操作来实现。研究证明，即便传统干预失效时，隐变量分割仍能通过整合观测数据与干预数据实现非经典性检测。以三角网络为研究对象，该工作推导出具有鲁棒性的新型解析判据：包括最小二元变量场景的非线性不等式，以及对先前实验所提非经典区域的扩展验证。