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西元1912年脱离苏格兰长老会并正式更名为「女王大学」（Queen's University at Kingston）。女王大学所属的Queen's Theological College则依旧由苏格兰长老会管辖，直至西元1925年，该院加入加拿大联合教会，并延续至今。在第一次世界大战期间，因为学校学生、教授、校务人员，被征募入伍而造成学生注册人数骤降，女王大学再一次地面临经济危机。最后在100万加拿大元的募款行动和西元1918年第一次世界大战停战之后，解除了危机。当时大约有1500位学生参与第一次世界大战，187位去世。在加拿大加入第二次世界大战前数月，美国富兰克林·德拉诺·罗斯福总统亲临女王大学颁获荣誉学位，并对美国的二战同盟政策和对加拿大友好发表全球知名的演说。第二次世界大战期间有2917位女王大学毕业生参战，164名去世。在John Deutsch大学中心（JDUC）的纪念馆的纪念室里陈列了在两次大战中去世的女王大学学生。

二战结束后，女王大学随著战后经济的发展和战后婴儿潮在西元1960年代快速地扩张。从西元1951年到1961年学生注册的人数由超过2000年增长到超过3000人。并且在十年之内开始了一连串积极的校舍兴建计划，其中包含五栋学生宿舍。同时，在安大略省司法及法律教育改革的推动下，女王大学在西元1957年新建了以加拿大第一位总理为名的约翰·亚历山大·麦克唐纳馆（John A. Macdonald Hall），用以设立女王大学法律学院。此外，在西元1950年代，女王大学主要的扩建包括唐宁馆（Dunning Hall，今为经济系所所在）与以加拿大知名的温尼伯理查森家族的James Armstrong Richardson为名的理查森馆（Richardson Hall），用以校务行政。至西元1960年代末期，女王大学跟其他的加拿大大学一样，学生注册的人数增长超过三倍、教授、校务人员也都因为战后婴儿潮的缘故以及社会各界人士慷慨的支援而大幅增加。西元1970年代中期，学校全职生的人数达到10,000人。在新建的校舍设施里，女王大学另外多增加了三栋学生宿舍，并且数学系所、物理学系所、生物学系所、心理学系所和社会与人文学系所都得以独自拥有专属的系馆。在这些年代里，女王大学也创建了音乐学系所、公共行政学系所、复健学系所、以及都市计划学系所。而西元1968年女王大学教育学系所则创建在主校区以西一公里处的西校区，是谓西校区的开始。

西元1991年，女王大学庆祝150周年校庆的同时，英国查尔斯王子亦偕同当时的黛安娜王妃莅临，一起让女王大学记录下这历史性的一刻。英国查尔斯王子也特别赠送150年前维多利亚女皇用以建立女王大学颁布的皇家特许状（the 1841 Royal Charter）的复刻品；现今，该复刻品仍在John Deutsch大学中心展示。西元1980年10月23日，女王大学的第一位女性校监（Agnes Richardson Benidickson）出任。西元1993年，女王大学获赠Herstmonceux城堡，位于英国英格兰东萨塞克斯，该城堡是由校友（Alfred Bader）特别捐赠。现今，Herstmonceux城堡则作为Bader国际教学中心，大学部的学生刚入学前可选择申请在该教学中心学习一年再回主校区继续就读，高年级学生也可申请。

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微压波噪音（Micro-pressure wave noise，又俗称为Tunnel boom）指在高速运行的列车进入隧道撞击隧道内空气产生高压波，该高压波往隧道下游以空气之音速传递，而形成隧道空气之活塞效应，当压力波抵达下游隧道口且冲出隧道口外，因空间突然扩大，而产生微压波，该微压波经常会伴随著令人不悦的噪音，称为微压波噪音。

日本于1940年便开始著手兴建子弹列车线，后因第二次世界大战而停建。当东京争取到主办1964年奥林匹克运动会，需兴建高速铁路以纾解运输之需求，迫在眉睫。因此，日本国铁利用旧时残留设施，于1959年开始兴建新干线，并于奥运开幕前营运，成为世界上第一条高速铁路，当时列车车速为每小时200公里。嗣因新干线之行驶而发现微压波（Micro Pressure Wave）噪音之物理现象，日本国铁随即谋求改善。

在隧道出入口可采用隧道口渐变断面，或设置开孔之假隧道，或者直接加大隧道断面尺寸，或适当的设置竖井，或改变车头形状以减小车头阻力系数等等方式，消减列车进入隧道产生之压力波及微压波强度。再则，可以采用更高级之列车，使列车车厢之气密性更佳，而不易受到外在压力变化之影响，或者使用机械方法调控车厢内之压力，使旅客感觉更舒适。

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在统计学中，一个名目尺度的分布情况可以用众数和离散程度来描述。

次序尺度也用来描述一个对象的类别，但与名目尺度不同的是，次序尺度的类别有一定的顺序或大小。次序尺度的变量之间除比较是否相等外，还可以比较大小。但是，加减乘除的运算仍然不能用在次序尺度中。例如，一场比赛中选手的名次（第一，第二，第三等等）就是一个次序变量。我们可以比较两个选手的名次谁较前面，但我们不能比较第一名和第二名的差距比第二名和第三名的差距哪个更大。

次序尺度的分布可以用众数和中位数来描述。

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