ICV: 全球QRNG产业规模在2030年有望突破200亿美元

 近日,专注于前沿科技领域的国际咨询机构ICV发布了《全球量子随机数发生器的产业研究报告》,从多个角度对QRNG的市场进行预测。

QRNG 是解决与随机数相关的问题(例如密码解决方案)的重要硬件来源。 QRNG 是随着量子物理技术的发展而出现的一种新型的随机数生成方案。 QRNG 利用量子力学固有的不可预测性来构建硬件(例如芯片)。

经典随机数生成器 (CRNG) 和量子随机数生成器 (QRNG) 也称为真实随机数生成器 (TRNG)。与 CRNG 相比,QRNG 从本质上不确定的量子过程中提取随机数(换句话说,QRNG 是不可预测的)。无法预测数字不仅仅是基于复杂性,而且原则上不可能预测由 QRNG 生成的随机数。

由于QRNG的特性,它可能对攻击具有更高的抵抗力。因此,随着量子信息时代的到来,QRNG将在不同程度上逐步取代现有的随机数。尽管 CRNG 目前可以满足大部分应用需求,但随着新技术的出现,它们可能无法提供更高的安全性。当使用 QRNG 的成本下降到可以被替代或大规模应用的程度时,它会在这个时期出现爆发式增长。尤其是在5G/6G时代,大量的移动设备都可以使用QRNG来增加安全性。目前主要应用场景是针对安全性要求高,但对成本和规模不敏感的场景,主要用于探索性实验。随着QRNG的迭代升级,该产品有望在近几年大规模进入个人消费者的生活。

比如,QRNG可能会大规模出现在手机、银行U盘、无人驾驶(无人机、无人船、无人车)、网联汽车等物联网产品中。

基于matlab建模FOC观测器采用龙贝格观测器+PLL进行无传感器控制(Simulink仿真实现)内容概要:本文档主要介绍基于Matlab/Simulink平台实现的多种科研仿真项目,涵盖电机控制、无人机路径规划、电力系统优化、信号处理、图像处理、故障诊断等多个领域。重点内容之一是“基于Matlab建模FOC观测器,采用龙贝格观测器+PLL进行无传感器控制”的Simulink仿真实现,该方法通过状态观测器估算电机转子位置与速度,结合锁相环(PLL)实现精确控制,适用于永磁同步电机等无位置传感器驱动场景。文档还列举了大量相关科研案例与算法实现,如卡尔曼滤波、粒子群优化、深度学习、多智能体协同等,展示了Matlab在工程仿真与算法验证中的广泛应用。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事自动化、电气工程、控制科学、机器人、电力电子等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习并掌握FOC矢量控制中无传感器控制的核心原理与实现方法;②理解龙贝格观测器与PLL在状态估计中的作用与仿真建模技巧;③借鉴文中丰富的Matlab/Simulink案例,开展科研复现、算法优化或课程设计;④应用于电机驱动系统、无人机控制、智能电网等实际工程仿真项目。; 阅读建议:建议结合Simulink模型与代码进行实践操作,重点关注观测器设计、参数整定与仿真验证流程。对于复杂算法部分,可先从基础案例入手,逐步深入原理分析与模型改进。
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