quantum-trade (tipo de cenário)
Tipo de cenário do motor v0.40.0, família Sensores inerciais, de fusão e quânticos. Consultivo: saída de análise de uma ferramenta de pesquisa e engenharia, não um equipamento de navegação homologado e não um serviço de segurança da vida humana. Todo rótulo aqui é do motor ou da matriz de verificação; um tipo de cenário é MODELLED, a menos que a matriz diga outra coisa (como um rótulo é conquistado: a seção Evidence do README).
O que faz#
Comparação PNT quântico-versus-clássico (13503): benefício de holdover de temporização + holdover inercial de um relógio candidato (uma curva de ADEV medida — o ponto central da defensabilidade — ou uma classe de relógio quântico) contra uma classe clássica de linha de base, com a ressalva da hipótese de piso de tau longo carregada no artefato, mais um envelope de resiliência contra o tempo sem GNSS. MODELLED; quantifica (nunca valida) um dispositivo do parceiro. O relógio candidato é uma curva medida (candidate_adev_taus + candidate_adev_values, de igual comprimento, com pelo menos 2 pontos; ela prevalece quando as duas formas são dadas) ou uma candidate_clock_class.
Uma execução de scenarios/quantum-trade.toml resume-se assim: quantum-trade | candidate measured-ADEV | timing holdover 2621947s vs 203s (12943.62x) | inertial 14108s vs 378s (37.34x) | resilience coast 14108s | MODELLED [floor-assumed caveat]
Entradas#
A partir do esquema (kshana kinds --json):
- Campos obrigatórios:
timing_threshold_s,position_threshold_m,baseline_clock_class,candidate_adev_taus+candidate_adev_values|candidate_clock_class - Campos opcionais:
baseline_ins,candidate_ins,resilience_times_s,alt_pnt_bound_m
O exemplo scenarios/quantum-trade.toml define, entre outros:
| Campo | Valor | Unidade |
|---|---|---|
baseline_clock_class |
csac | texto |
candidate_adev_taus |
[1, 10, 100, 1000, 10000, 100000] | não indicado |
candidate_adev_values |
[5.0000e-16, 1.6000e-16, 6.0000e-17, 4.0000e-17, 6.0000e-17, | não indicado |
kind |
quantum-trade | texto |
position_threshold_m |
100 | m |
resilience_times_s |
[1, 60, 600, 1800, 3600, 7200, 14400, 28800] | s |
timing_threshold_s |
2.0000e-8 | s |
Execute#
kshana scenarios/quantum-trade.toml
O que ele fornece#
Os resultados escalares dessa execução, com as unidades que o motor declara:
| Resultado | Valor | Unidade |
|---|---|---|
candidate_source |
measured-ADEV | texto |
evidence.id_rule |
o id estável da linha da matriz (o ID | texto |
evidence.matrix |
docs/VERIFICATION-MATRIX.md | texto |
evidence.tier |
PARTNER | texto |
resilience.alt_pnt_active |
false | flag |
resilience.coast_time_s |
14108.310907 | s |
resilience.exceeds_horizon |
false | flag |
resilience.threshold_m |
100 | m |
trade.baseline.floor_assumed |
true | flag |
trade.baseline.inertial_holdover_s |
377.849037 | s |
Rótulo do resultado (o do motor): MODELLED — quantifica (nunca valida) um relógio/sensor do parceiro; não demonstrado em voo
Evidências#
MODELLED 1 · VALIDATED 2: as linhas da matriz de verificação que nomeiam este tipo de cenário.
- VALIDATED Recuperação por NNLS de lei de potência (FM branca + piso de ruído vermelho) a partir de um desvio de Allan medido e publicado da transição de relógio óptico de ⁸⁸Sr — reproduzindo σ_y(τ) e a escala principal de τ curto de 4.7e-16/√τ, com um piso genuíno de τ longo medido, em vez de Testes: optical_clock_adev_reference.rs.
- VALIDATED Ajuste NNLS de ADEV medido, faixas de consistência χ² de NEES/NIS e a covariância de ruído de processo discreto de van Loan do relógio (deriva em holdover) — a espinha computacional do motor de comparação Testes: scipy_reference.rs.
- MODELLED Ingestão de ADEV medido (NNLS), tabela de comparação (holdover de temporização/inercial + benefício), envelope de resiliência contra o tempo; ressalva de piso carregada no artefato.
As linhas que a própria execução exercitou, com a referência independente que a matriz dá a cada uma (as fontes públicas são nomeadas ali):
- VALIDATED Ajuste NNLS de ADEV medido, faixas de consistência χ² de NEES/NIS e a covariância de ruído de processo discreto de van Loan do relógio (deriva em holdover) — a espinha computacional do motor de comparação. Referência independente (ExternalDataset): scipy 1.17.1 — optimize.nnls / stats.chi2.ppf / linalg.expm; NNLS+Q exatos, χ² <5e-4 nos graus de liberdade operacionais. Apenas núcleos — os números de desempenho de dispositivos continuam modelados (linha seguinte)
- MODELLED Portões determinísticos, com hash de cenário, de SBOM e de golden entre plataformas. Referência independente (ExternalDataset): aderência à norma do SBOM ao JSON Schema oficial do CycloneDX 1,5 (+ identificadores SPDX válidos) — um padrão externo publicado, zero erros de validação em todo o grafo de dependências; a parte de determinismo das FoMs / reprodutibilidade byte a byte continua sendo uma verificação de autoconsistência fixada, de modo que a linha permanece MODELLED
- MODELLED Ingestão de ADEV medido (NNLS), tabela de comparação (holdover de temporização/inercial + benefício), envelope de resiliência contra o tempo; ressalva de piso carregada no artefato. Executável a partir. Referência independente (ExternalDataset): o núcleo de ajuste ADEV medido→PSD (NNLS) coincide com scipy.optimize.nnls (tests/scipy_reference.rs / tests/quantum_vs_classical_pnt_trade_reference.rs) — um núcleo externo independente; mas os NÚMEROS da comparação quantificam (nunca validam) um relógio/CAI do parceiro, de modo que a comparação em si continua MODELLED, sem halo de validação
- PARTNER Não fornecido — apenas modelos de desempenho; o hardware de átomos frios/relógio é de um parceiro. Referência independente (NoneKind): nenhuma: uma disciplina de propriedade do parceiro, sem módulo e sem teste por projeto
Limitações#
O que o próprio relatório da execução diz que não é modelado ou não é validado:
- MODELLED — quantifica (nunca valida) um relógio/sensor do parceiro; não demonstrado em voo (resultado
label) - Comparação PNT quântico-versus-clássico (13503): benefício de holdover de temporização + holdover inercial de um relógio candidato (uma curva de ADEV medida — o ponto central da defensabilidade — ou uma classe de relógio quântico) contra uma classe clássica de linha de base, com a ressalva da hipótese de piso de tau longo carregada no artefato, mais um envelope de resiliência contra o tempo sem GNSS. (catálogo de tipos de cenário (
kshana kinds --json)) - MODELLED; quantifica (nunca valida) um dispositivo do parceiro. (catálogo de tipos de cenário (
kshana kinds --json)) - Calcula o benefício de holdover de temporização e de holdover inercial de um relógio CANDIDATO sobre uma linha de base CLÁSSICA, mais um envelope de resiliência contra o tempo sem GNSS. O piso do candidato é conduzido pela curva ADEV sobreposta MEASURED de um relógio do parceiro (o ponto central da defensabilidade), ajustada por mínimos quadrados não negativos — de modo que o orçamento de holdover se apoia em dados reais, e não em um piso de tau longo presumido. (comentário do arquivo de cenário, linhas 3 a 7)
- ESCOPO HONESTO: MODELLED — ele QUANTIFICA o benefício do relógio quântico de um parceiro; NÃO valida o dispositivo, e nunca toma emprestadas as ilhas de validação de SGP4/Allan/IGS. Quando o piso de qualquer linha é um padrão de classe presumido, uma ressalva de piso é exibida no artefato. Execução: kshana scenarios/quantum-trade.toml (comentário do arquivo de cenário, linhas 9 a 12)
- Reprodutibilidade e garantia de software é MODELLED, não validada: uma subafirmação é verificada externamente, mas a capacidade inteira compõe peças modeladas, de modo que a capacidade permanece modelada. (matriz de verificação (docs/MODELLED-RATIONALE.md))
- A comparação PNT quântico-versus-clássico e a resiliência sem GNSS (13503) são MODELLED, não validadas: uma subalegação é verificada externamente, mas a capacidade inteira compõe peças modeladas, de modo que a capacidade continua modelada. (matriz de verificação (docs/MODELLED-RATIONALE.md))
Veja também#
- Página da família: Sensores inerciais, de fusão e quânticos
- Todos os tipos de cenário: KINDS.md
- Página do tema: POSITIONING.md
- Página do tópico: QUANTUM-MODELS.md