量子传感器网络中的隐私

我们研究量子传感器网络中的隐私问题，其中可获取的信息仅限于网络参数的特定函数，其他信息保持私有。我们以量子 Fisher 信息矩阵的操纵方式分析网络隐私，找到实现最大隐私的 optimal state，即在量子传感器网络中对未知参数的线性组合估计中达到最大隐私的状态。我们还讨论了非相关噪声对网络隐私的影响。此外，我们通过一个例子说明我们的结果，其中目标是估计网络中未知参数的平均值。在该例子中，我们还引入了准隐私概念（$\epsilon$-隐私），量化该状态距离是否为私有程度。