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Fisher-信息不等式近期被用作非经典计量行为的操作性见证，但其物理意义往往局限于特定叙事框架，例如分段动力学或离散轨迹。该团队证明存在一种更广泛且实际上更自然的诠释：一旦假设实验接受由有向无环图、条件独立性和模块化参数依赖性所描述的经典因果模型，相应的Fisher-信息就必须服从因果Fisher-信息不等式（CFII）。核心结果是一条因果路径串联定律：对于沿经典路径 \(A \to C \to B\) 传播的可加因果参数，其逆Fisher-信息表现为信息电阻，必须满足串联相加。因此，任何CFII的违反都是对整个经典因果模型类别的严格证伪。该团队进一步证明，这种违反自动构成计量资源证书，因为它意味着该类经典因果模型中的任何成员都无法达到的精度。增益机制被识别为Fisher-信息协同效应，即经典模块化所禁止的非对角得分相关性。单量子比特相干旋转示例展示了确定性CFII违反、所得增益在估计器层面的可实现性、对分裂优化经典基准的鲁棒性，以及在长因果分解中的链式放大优势。最后，AI辅助对抗性有限数据压力测试表明，在实际可见度损失和读出误差条件下，该见证仍保持可验证性，而优化的模块化经典因果模型虽然饱和但未跨越CFII边界。