量子计量学中海森堡极限的普遍最优性

量子计量学有望在参数估计中实现优于经典方法的灵敏度。然而，关于灵敏度如何随资源（如平均光子数）和估计过程中使用的查询次数变化的问题存在广泛争论。在此，我们将参数估计中相关资源的物理定义与量子网络查询复杂度的信息论标度统一起来。这为量子计量学中的海森堡极限提供了一个完全普遍的优性证明。我们举例说明了我们的证明如何解决那些暗示灵敏度超越海森堡极限的悖论，并表明海森堡极限是Margolus-Levitin界的信息论解释，而非海森堡不确定关系。