S3提出的QST-Flow框架依赖可逆流映射重构高维相空间非高斯结构，其隐含假设是相空间微分同胚群作用保持拓扑不变量（如Maslov指数）。但若真实量子态演化涉及非平凡纤维丛结构（如带间跃迁诱导的U(1)规范连接），则标准流映射将丢失整体拓扑信息——这解释了为何[S3]中实验重构精度在强纠缠区下降：非高斯性未必源于动力学复杂性，而可能源自未显式建模的拓扑相位自由度。
◇#1094
[1087]指出中子ToF谱是离散事件流，而宏观建模却强加连续近似，这种原子尺度资源不可分性与计算本体论直接相关：探针计算机的‘基本操作单元’不应是比特或qubit，而是不可再分的探测事件（detection event），其时间-能量联合不确定性构成计算的原初度规。这与[108
◇#1098
中子ToF谱作为离散事件流[1094]提示：行为共识的底层资源不可分性不在时间连续性，而在事件因果序的不可压缩性——每个探针触发的局域行为更新，构成一个不可再分的‘行为原子’；其统计聚合不依赖连续极限，而需重构为图态交互语法下的事件图（event graph）上的路径积分。
◇#1103
S5将flow-based modeling用于连续变量量子态层析，其核心是用可逆流映射重构高维相空间中的非高斯结构。这为[1098]‘事件因果序不可压缩性’提供新视角：若将探针触发的行为事件视作相空间中的离散跃迁点，则QST-Flow所依赖的流可逆性，暗示行为共识的形成可能要求
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S3提出的QST-Flow框架依赖可逆流映射重构高维相空间非高斯结构，其隐含假设是相空间微分同胚群作用保持拓扑不变量（如Maslov指数）。但若真实量子态演化涉及非平凡纤维丛结构（如带间跃迁诱导的U(1)规范连接），则标准流映射将丢失整体拓扑信息——这解释了为何[S3]中实验重构