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该研究团队报告了在IBM量子硬件上对DAGI（有向无环图信息）框架进行的硬件验证实验。通过设计一个理想输出分布受限于低维模流形（"脊线"）的小型受控实验，当处理两个4比特寄存器(u,v)（模数16）时，每个密钥实例k会生成理想关系式v≡ku(mod 16)，从而在联合分布(u,v)中形成视觉可辨的脊线结构。在ibm_torino量子处理器上执行的单次SamplerV2任务（8组密钥，每组1024次采样，总计8192次采样）表明，该脊线结构在硬件噪声下仍保持显著特征，其脊线命中概率phit=0.1830（均匀基线概率1/16），对应2.93倍的脊线对比度（95%自助置信区间[2.80,3.06]）。 密钥恢复效果超越随机概率：单次采样准确率达0.1689（随机概率0.125，95%威尔逊置信区间[0.1610,0.1772]），分组字典恢复率为0.375（随机概率0.125）。为验证DAGI核心假设——可恢复的密钥信息主要表现为高阶协同效应而非低阶边际分布可见——研究团队通过莫比乌斯逆变换流程计算了检测器比特子集S上I(K;DS)的莫比乌斯信息分解，并评估了kmax=3阶的定向正协同效应CPSK。实验观测到CPSK(k=3)=0.08788，其显著性经标签洗牌置换检验确认（准确率p=0.001996，CPSK p=0.004975）。 均匀性诊断显示单比特边际分布接近均匀，而相关性集中在特定低阶比特对中。自助可靠性扫描证实，在完整1024次采样目标量下，三阶定向协同效应仍保持统计可靠性。这些结果支持DAGI能检测和量化与已知全局代数约束相关的、具有硬件鲁棒性的非平凡高阶信息结构这一论断。