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贝尔统计强度分析和基于复杂度的模型选择通常被视为独立课题。本文通过证明粗粒度贝尔实验数据产生的见证指标，经数据处理后可转化为库尔贝克-莱布勒(KL)距离下界，从而建立二者关联。对于二元贝尔游戏见证指标，该下界简化为伯努利界；在CHSH场景中，局部模型图像坍缩为单一阈值，给出均匀输入条件下的封闭表达式D_KL(Bern(ω)∥Bern(3/4))，并可扩展至已知非均匀实验设计。基于有限样本的霍夫丁论证给出了独立实验下的置信下界。研究还包含基于三体梅明-GHZ游戏的超CHSH案例。由于该界以每比特试验量衡量，可直接与MDL/BIC类复杂度惩罚项比较，从而为更具表达力的竞争模型提供保守的交叉判据。针对Wang等人可复现的四光子实验数据，该见证指标证实了超越定域性的信息间隙存在，而全表对比显示：当考虑复杂度代价时，在定域性、无信号、饱和及两类紧凑非定域模型中，低维非定域描述更优。四参数无偏关联器控制表明，数据支持紧凑非定域性而非定域性，但对双参数模型的余弦结构区分力较弱；AIC准则则更倾向广义非定域控制。研究还报道了基于其他已发表CHSH实验的见证基准，并讨论了BIC在约束或非规则模型类中的解释范围。