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双线性观测问题广泛存在于物理和信息论领域，其特点是观测变量与状态变量以乘积形式耦合。在此类问题中，基于秩的诊断方法常被用于评估可观测有效维度，通常隐含假设秩缺陷可通过数值优化消除。本研究通过系统改变容差参数来分析双线性观测算子的秩与零空间维度，对这一假设进行验证。不同于聚焦特定重建算法，该工作直接研究算子本身，发现跨越广泛容差范围的持续性秩平台现象。这些平台表明，在固定问题定义框架下实施优化程序无法消除稳定的维度缺失。为探究其成因，研究人员根据变量块结构将零空间分解为代数扇区进行分析，发现零空间在特定扇区呈现显著（但非排他性）的聚集特征，揭示其存在有序内部结构而非均匀维度损失。通过比较数值优化与问题表述显式修改的差异进一步表明，要实现秩恢复必须改变观测问题本身的结构——此处“问题修改”指改变双线性观测结构（如允许的算子/状态族或耦合约束），区别于保持原问题表述的容差调整和数值重参数化等优化手段。这些结果共同界定了双线性观测问题中秩恢复的极限，并阐明了获取有效维度结构时数值优化与问题修改的本质差异。