Многопараметрическое оценивание в сетях квантовых сенсоров

Мы вводим общую модель сети квантовых сенсоров и с ее помощью рассматриваем следующий вопрос: в каких случаях запутанность между сенсорами и/или глобальные измерения могут повысить точность, с которой сеть измеряет набор неизвестных параметров? Мы строго отвечаем на этот вопрос, формулируя точные теоремы, доказывающие, что для широкого класса задач использование запутанных состояний или глобальных измерений дает, самое большее, весьма ограниченное преимущество. Более того, для многих задач оценивания сепарабельные состояния и локальные измерения являются оптимальными и позволяют достичь предельного квантового ограничения неопределенности оценивания. Отсюда непосредственно следует, что при широком наборе условий одновременное оценивание нескольких параметров не может превзойти раздельное независимое оценивание. Наши результаты применимы к любой ситуации, в которой пространственно локализованные сенсоры кодируются унитарным образом независимыми параметрами, например при оценивании нескольких линейных или нелинейных оптических фазовых сдвигов в квантовой визуализации или при картировании пространственного профиля неизвестного магнитного поля. В заключение мы показываем, что запутывание сенсоров может повысить точность оценивания, когда интересующие параметры являются глобальными свойствами всей сети.