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不良贷款报告 QM116
npl.co.uk › ... PDF 作者：DI Head · 1995 · 被引用次数：11 — 作者：DI Head · 1995 被引用次数：11 Centre for Quantum Metrology. National Physical Laboratory. NPL Report QM116. October 1995. This paper discusses the practical realisation at NPL of the ...
量子 - NPL 出版物
执行摘要 与基于数字位（取值 0 或 1）的传统计算截然不同，量子计算机的量子位 (qubits) 可以同时处理位值 0 和 1。利用这种能力，多个相互作用的量子位可以表示大量信息；与传统计算机相比，量子处理器中可以同时共存的二进制数呈指数级增长。即使面对摩尔定律（传统计算机的性能每隔一两年翻一番），仅几百个量子位的大规模纠缠量子态的复杂性就很容易超越传统信息处理的能力。大规模量子计算机的运行速度有可能比当今最先进的超级计算机快数百万倍 [1]。利用量子计算能力的国家将能够彻底改变医疗保健、通信、金融服务和交通运输等众多行业。了解量子计算对于维护国家安全以及商业和私人网络安全也至关重要，因为量子计算机可以破解基于大数分解的传统加密方法。这是全世界公认的事实。美国众议院科学、空间和技术委员会在 2018 年 9 月 13 日的一份声明中写道：“在量子计算领域取得全球领导地位将带来军事和情报优势，以及竞争优势，许多人预计未来几十年这个行业将成为一个庞大的产业。”当天，众议院一致通过了《国家量子计划法案》，将投资 12 亿美元用于一项计划，其中三分之一由美国国家标准与技术研究所 (NIST) 实施。目前，两种技术平台是实现大规模量子计算机的主要候选者：离子阱和超导量子比特，它们各有优缺点。虽然英国国家量子技术计划迄今为止优先考虑离子阱平台，但其他国家（美国、大多数欧洲国家、中国、俄罗斯、加拿大、日本）也分散了对两个平台的投资。大多数商业公司（例如 IBM、谷歌、英特尔、Rigetti、D-Wave、阿里巴巴）专门开发超导处理器。SQC 不再仅仅属于基础研究领域，而是成为了一场工程竞赛。有人将其比作过去的太空竞赛。近年来，基于超导芯片的量子计算机的成熟速度甚至超过了最大胆的专家预测。如今，规模相对较小但不太实用的超导量子计算机可以在网上供所有人使用。更大、功能更强大的超导处理器正在实验室中进行测试。由于量子计算对军事和安全的影响，一旦这些大规模量子计算机在不久的将来面世，就期望获得不受限制的访问权限，这种期望未免过于自满。多快呢？量子霸权，即超导量子计算机能够比最先进的传统超级计算机更快地解决特定问题，很可能在 2020 年之前实现，有些人甚至预测今年就能实现！英国科学家在超导领域做出了关键贡献。最近，我们还成功吸引了许多来自国外的 SQC 顶尖研究人员。多年来，我们的工程师已经创建了足以推动 SQC 发展的低温、纳米制造、软件和电子技术基础。NPL 的 SQC 测试和评估能力处于世界领先地位。本文的主要结论是，我们相信在国际舞台上，超导技术已经成熟到英国将其国家专业知识和设施整合在一起进行协调活动的水平。如果决定资助一个以生产工程系统为基础的重点管理项目，我们相信这将能够为英国提供最高水平的超导量子计算能力。
无标题 - NPL 出版物
在本报告中，我们考虑了矢量指示微波反射计的校准和测量中的不确定度。给定测量配置的电压反射系数被视为复杂的被测量。测量中的不确定度可以被视为复杂平面中每个测量点的不确定度椭圆，其半轴和方向取决于反射系数实部和虚部的误差及其相关性。首先，我们展示了如何通过解决由此产生的确定性问题，使用最少数量的标准（三个）来校准系统。然后，我们展示了如何通过解决考虑三个以上标准的过度确定系统来降低校准不确定性。该解决方案涉及使用对复值执行的广义距离回归来获得后续测量过程中使用的复值校准常数。
报告 - NPL 出版物
本报告描述了作为 A27 项目一部分进行的分子建模模拟。分子动力学和蒙特卡罗模拟是在各种材料和温度范围内进行的，从 100 K 的氩气到 1200K 的铜/铅二元合金。还考虑了水和 CO 2 模拟以及压电钛酸钡的模拟。在本报告中，我们并没有满足于模拟原子的“快照”。相反，我们认为分子模拟必须通过与实验结果一致来“获得维持”，这符合 NPL 对计量学的关注。因此，我们将所有模拟结果与实验数据进行了比较。我们还展示了与近似解析方程的比较，在某些情况下，近似解析方程的精度可以与分子代码相媲美。特别是，我们专注于使用分子模型重现相图，因为这些是现实世界中最引人注目和最具特征的材料特性之一。本报告中考虑的相图包括温度-密度相图（即固/液/气相变）、温度-摩尔分数图（二元合金等）和压电中的对称相变（预测随之而来的滞后极化-电场图）。我们研究了分子建模结果如何帮助改进 NPL 的旗舰商业材料建模程序 mtdata 所做的预测。我们已经证明，分子模型做出的实际预测可以输入到 mtdata 中，从而产生比 mtdata 使用的理想气体近似值更好的质量相图。我们为建模代码编写了“驱动程序”，允许非分子模拟专家通过重复调用这些模拟代码来生成相图。我们还引入了并行化方案以利用 NPL 网格。该项目是 mdl 的展示，mdl 是一个由 NPL 编写的分子动力学代码，是我们未来可以利用的重要 IP。为了评估 mdl 的准确性，我们将其与其他三个求解器进行了比较。在本项目过程中，我们还升级了 mdl ，以支持化学势的计算。这些对于评估气体混合物（例如二元合金）中的混合行为至关重要，这与 mtdata 直接相关。完整的代码集列于表 1.2 中，并提供了下载这些程序的链接。
报告 - NPL 出版物
1 引言 纳米粒子在聚合物中的应用具有巨大的增长潜力，因此可以形成聚合物纳米复合材料 (PNC)。据报道，纳米粒子的加入显著改善了聚合物的性能。Utracki [2004] 评论说，PNC 的显著优势在于模量、强度、断裂伸长率、抗渗透性和阻燃性提高，但缺点是粘度较高且成本较高。使用纳米粘土也可以显著改善阻隔性能：这是包装中的一个关键问题，例如，隔绝产品中的氧气对于延长其保质期非常重要。然而，分散程度是纳米复合材料未来成功的关键问题。Gacitua 等人 [2005] 得出结论：“制备良好的聚合物基质纳米复合材料样品的主要问题之一是纳米粒子在聚合物基质中的良好分散性”。同样，Vermogen [2005] 评论说，纳米复合材料发展的限制因素是剥离、分散和取向的控制。Kotsilkova [2007] 在热固性纳米复合材料方面评论说，分散和颗粒-聚合物相互作用都是实现良好 PNC 的重要因素。如果填料在基质中没有适当分散，聚合物纳米复合材料将无法发挥其全部潜力，例如其显著改善的阻隔性能。然而，目前用于评估分散性的测量方法并不准确
无标题 - NPL 出版物
英国出台了新法规，以响应欧盟新指令，该指令侧重于欧洲废物管理，因此塑料回收问题变得越来越重要。该指令包含塑料回收和再循环的目标，并且将随着时间的推移而不断提高。要实现这些目标，就需要改变塑料部件的设计，建立包含再生材料的塑料新市场，并开发将某些废塑料转化为可用材料的新技术。毫不奇怪，有许多问题需要解决，包括开发有效的分类方法和了解再生塑料的特性，特别是它们在长期内可能如何表现。这导致了许多研究，这些研究解决了诸如塑料回收的经济性(l)、从废旧汽车中提取塑料的成本(2)以及表征再生塑料性能的潜在计量要求(3,4)等问题。这些研究由 DTI 和专门为研究回收问题而成立的公司联盟资助。回收利用也是许多会议和展览会 (5,6) 讨论的主题，大多数专业机构，例如英国塑料联合会现在都设有涵盖这一主题的“环境”部门。
NPL 报告 DQM(A)%
在阳光照射下，大气中的挥发性有机化合物 (VOC) 与氮氧化物发生反应，形成臭氧。当臭氧在近地面大气中浓度较高时，会造成生态破坏，并对人类健康产生有害影响 [l, 21。因此，显然需要改善这些影响，但由于臭氧是一种二次污染物，因此这并不是一件容易的事情。不过，现在有大量科学证据支持模型预测，即大气中 VOC 浓度的降低将导致大气臭氧浓度的降低。因此，在联合国欧洲经济委员会《越境空气污染公约》 [3] 的支持下，国际谈判最近得以完成。根据该公约，1991 年 11 月，包括英国在内的 20 个县签署了一项新议定书，旨在限制向大气中排放挥发性有机化合物。根据该议定书，英国同意确保到 2000 年，其每年向大气排放的 VOC 比 1988 年的水平至少减少 30%。除了该议定书之外，欧盟还正在制定立法，要求减少向大气排放的 VOC，例如与石油工业产品（包括汽油）的储存有关的 VOC [4]。
附录 - NPL 出版物
是相机系统能够检测到目标的最小距离。自主系统的传感器系统可能没有标称最小可检测范围，因此原则上它可以是 0 米。雷达利用 FMCW 调制的自主系统的典型雷达传感器没有标称最小可检测范围，因为原则上它可以是 0 米。相机典型的单声道相机系统没有标称最小可检测范围，因此它可以是 0 米。但是，立体相机设置并非如此，因为视场必须有显著的重叠。超声波理论上，最小可检测范围由声波波长的一半给出，这设定了约 5 毫米的理论极限。但是，如上所述，声刺激的脉冲性质会导致发射器传感器中产生振铃，并且在传感器切换到接收器模式以捕获反射能量之前会有延迟。当需要量化与目标的实际距离时，这种振铃将实际系统的最小可检测范围限制在 15 厘米左右，而当需要检测物体的简单存在时，最小可检测范围则低至 3 厘米。
NPL 报告 AS 102
执行摘要 病理学支撑着 90% 以上的医疗保健决策，目前正在经历数字化现代化，越来越依赖于新颖的成像和数据分析方法。COVID-19 疫情加剧了英国病理学服务的压力。虽然病理学服务的数字化有助于缓解这种压力，但许多数字化解决方案为时过早，因为它们基于非标准化流程、未校准的仪器、黑盒 AI 工具和低质量数据。关于使用人工智能工具的安全实践的计量指导、行业范围的数据和元数据标准、解决图像采集差异的技术以及病理学家的培训是通过更快、更精确、更强大的诊断改善患者结果的关键。为了支持工业战略挑战基金对数字病理学中心的投资，NPL 于 2020 年启动了一个数字病理学跨学科项目。本报告介绍了项目第一阶段结束时知识收集活动的结果。研究结果包括 a) 文献综述（第 2.1 节）、b) 在线调查结果，以确定数字病理学中的计量需求（第 2.2 和 6 节）和 c) 2021 年 1 月举行的 NPL 与数字病理学专家研讨会的成果，吸引了来自 NHS、制药、设备和软件供应商以及学术界的 40 多名与会者（第 2.3 和 3 节）。Si
无标题 - NPL 出版物
测量复杂的 S 参数时，需要进行多次重复测量。根据重复测量的统计数据计算出 S 参数的最佳估计值和椭圆不确定区域。特别是，实部和虚部 r(x,y) 之间的相关系数用于计算不确定区域。重复测量集可视为来自二元正态分布的样本。在本报告中，通过使用多元正态分布模拟器 MULTNORM 生成大量样本，研究了为来自二元正态分布的样本计算的相关系数 r(x,y) 的分布。研究了总体相关系数 p(x,y) 和样本大小 n 对分布的影响。对于小样本，发现分布是非正态的、宽的并且有时是倾斜的。这对基于少量重复测量得出的置信区域的可靠性有影响。还研究了 Fisher 的 z（以 r 定义的统计数据）的分布，发现它比 r 的分布更正态。此统计数据可用于估计 p 的 95% 置信区间。