Features of simulation of periodic steady-state in nonlinear networks with memristor devices

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The numerical properties of applying the method to compute the periodic solutions in the analysis of circuits with memristor devices are considered. The modification of the iterative procedure is proposed, which ma­kes it possible to improve numerical properties in simulation of periodic modes by taking into account the cha­racteristics of memristors. Examples of simulation confirming the operability of the developed computational procedure are given.

About the authors

S. G. Rusakov

Institute for Design Problems in Microelectronics of RAS

Email: rusakov@ippm.ru
Sovetskaya Str., 3, Zelenograd, Moscow, 124365

S. L. Ulyanov

Institute for Design Problems in Microelectronics of RAS

Sovetskaya Str., 3, Zelenograd, Moscow, 124365

References

  1. Chua L. // IEEE Trans. 1971. V. CT‑18. № 9. P 507.
  2. Chua L., Kang S.M. // Proc. IEEE. 1976. V. 64. № 2. P. 209.
  3. Strukov D.B., Snider G.S., Stewart D.R. // Nature. 2008. V. 453. № 719. P. 80.
  4. Handbook of Memristor Networks / Eds. by L. Chua, G.Ch. Sirakoulis, A.A. Adamatzky. Cham: Springer, 2019. https://doi.org/10.1007/978-3-319-76375-0_1
  5. Xu W., Wang J., Yan X. // Front. Nanotechnol. 2021. V. 3. Article No. 645995. https://doi.org/10.3389/fnano.2021.645995
  6. Zidan M.A., Strachan J.P., Lu W.D. // Nature Elect­ro­nics. 2018. V. 1. № 1. P. 22.
  7. Михайлов A., Грязнов Е., Лукоянов В. и др. // Физ­мат. 2023. T. 1. № 1. C. 42. https://doi.org/10.56304/S2949609823010021
  8. Itoh M., Chua L.O. // Int. J. Bifurcation Chaos. 2008. V. 18. № 11. P. 3183. https://doi.org/10.1142/S0218127408022354
  9. Radwan A.G., Fouda M.E. On the Mathematical Mo­deling of Memristor, Memcapacitor, and Me­mi­n­ductor. Cham: Springer. 2015. P. 35. https://doi.org/10.1007/978-3-319-17491-4_4
  10. Zidan M., Omran H., Smith C. et al. // Int. J. Circuit Theory and Applications. 2014. V. 42. № 11. P. 1103. https://doi.org/10.1002/cta.1908
  11. Kyriakides E., Georgiou J. // Int. J. Circuit Theory and Applications. 2015. V. 43. № 11. P. 1801.
  12. Ракитин В.В., Русаков С.Г. // РЭ. 2017. Т. 62. № 6. С. 601. https://doi.org/10.1134/S1064226917060183
  13. Rakitin V.V., Rusakov S.G. Memristors — An Emer­ging Device for Post-Moore’s Computing and Ap­pli­cations/Ed. by Yao-Feng Chang. L.: IntechOpen, 2021. P. 317. https://www.intechopen.com/chapters/76801
  14. Ракитин В.В., Русаков С.Г., Ульянов С.Л. // Наноиндустрия. 2023. Т. 16. № S9–2 (119). С. 399.
  15. Potrebić M., Tošić D., Biole D. Advances in Mem­ristors, Memristive Devices and Systems / Eds. by S. Vaidyanathan, C. Volos. Cham: Springer, 2017. P. 159. https://doi.org/10.1007/978-3-319-51724-7_7
  16. Radwan A.G., Fouda M.E. On the Mathematical Mo­deling of Memristor, Memcapacitor, and Me­mi­n­ductor. Cham: Springer, 2015. P. 13. https://doi.org//10.1007/978-3-319-17491-4_2.
  17. Pi S., Ghadiri-Sadrabadi M., Bardin J.C., Xia Q. // Proc. 2016 IEEE Int. Symp. On Circuits and Systems. Montreal. 22–25 May N.Y.: IEEE, 2016. P. 377.
  18. Potrebić M., Tošić D., Biolek D. // Int. J. Circuits Theo­ry and Applications. 2018. V. 46. № 1. P. 113.
  19. Marković I., Potrebić M., Tošić D. // Micromachines. 2023. V.14. № 11. Article No. 2064. https://doi.org/10.3390/mi14112064
  20. Li D., Zhang J., Yu D., Xu R. et al. // IEEE Access. 2020. V. 8. P. 60199. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2982977
  21. Yener Ç., Mutlu R., Kuntman H.H. // Optoelectronics and Advanced Materials-Rapid Commun. 2018. V. 12. № 1–2. P. 55. https://hdl.handle.net/20.500.12619/64885
  22. Yener Ç., Mutlu R., Kuntman H.H. // 2017 10th Int. Conf. on Electrical and Electronics Engineering (ELECO). Bursa. 30 Nov.–02 Dec. N.Y.: IEEE, 2017. P. 1221.
  23. Sözen H., Çam U. // 8th Int. Conf. on Electrical and Electronics Engineering (ELECO). Bursa. Turkey. 2013. P. 45–48. https://doi.org/10.1109/ELECO.2013.6713933
  24. Göknar I.C., Öncül F., Minayi E. // IEEE Antennas Propagation Magaz. 2013. V. 55. P. 304.
  25. Elashkar N.E., Aboudina M., Ibrahim G.H. et al. // 2020 IEEE63rd Int. Midwest Symposium on Circuits and Systems (MWSCAS). Springfield. 09–12 Aug. N.Y.: IEEE, 2020. P. 826.
  26. Gao R., Shen Y. // Micromachines. 2022. V. 13. № 8. P. 1306.
  27. Biolek Z., Biolek D., Biolkova V. // Radioengineering. 2009. V. 18. № 2. P. 210.
  28. Mazumder P., Kang S-M., Waser R. // Proc. IEEE. 2012. V. 100. № 6. P. 1911.
  29. Yakopcic C., Taha T.M., Subramanyam G. et al. // IEEE Trans. 2013. V. CAD‑32. № 8. P. 1201.
  30. Mladenov V. Advanced Memristor Modeling, Mem­ristor Circuits and Networks Memristor Modeling, Memristor Devices, Circuits and Networks. Basel: MDPI, 2019. https://doi.org/10.3390/books978-3-03842-103-0
  31. Joglekar Y., Wolf S.J. // Europ. J. Phys. 2009. V. 30. № 4. P. 661.
  32. Kvatinsky S., Friedman E.G., Kolodny A. et al. // IEEE Trans. 2012. V. CS‑60. № 1. P. 211.
  33. Kvatinsky S., Ramadan M., Friedman E.G. et al. // IEEE Trans. 2015. Vol. CS‑62. № 8. P. 786.
  34. Мещанинов Ф.П., Горнев Е.С., Кожевников В.С. и др. // Наноиндустрия. 2020. № S96–2. С. 556.
  35. Китаев А.Е., Белов А.И., Гусейнов Д.В., Михайлов А.Н. // РЭ. 2023. T. 68. № 3. C. 295.
  36. Pickett M.D., Strukov D.B., Borghetti J.L. et al. // J. Appl. Phys. 2009. V. 106. № 7. P. 16.
  37. Lehtonen E., Laiho M. CNN Using Memristors for Neigh­borhood Connections // Proc. Int. Workshop on Cellular Nanoscale Networks and their Applications. Berkeley, CA, USA. 2010. P. 14.
  38. Wang T., Roychowdhury J.S. // arxiv.org/pdf/1605. 04897
  39. Chua L. // Appl Phys A. 2018. V. 124. № 8. P. 563.
  40. Elashkar N.E., Ibrahim G.H., Aboudina M. et al. // 2016 5th Int. Conf. on Electronic Devices, Systems and Applications (ICEDSA). Ras Al Khaimah, 6–8 Dec. N.Y.: IEEE, 2016. Paper No. 7818542.
  41. Актуальные проблемы моделирования в систе­мах автоматизации схемотехнического проектирования / Под ред. А.Л. Стемпковского. М.: Наука, 2003.
  42. Русаков С.Г. // Автоматизация проектирования. 1997. № 2. https://www.osp.ru/ap/1997/02/13031608
  43. Kundert K.S., White J., Sangiovanni-Vincentelli A. Steady-State Methods for Simulating Analog and Microwave Circuits. Boston: Kluwer Academic Publishers, 1990.
  44. Kundert K.S. // J. Sol.-St. Circuits. 1999. V. 34. № 9. P. 1298.
  45. Гурарий М.М., Русаков С.Г., Зарудный Д.И. // Автоматика и вычислительная техника. 1973. № 1. C. 83.
  46. Aprille T.J., Trick T.N. // Proc. IEEE. 1972. V. 60. № 1. P. 108. https://doi.org/10.1109/PROC.1972.8563
  47. Telichevesky R., Kundert K., White J. // Proc. 32nd IEEE Design Automation Conf. San Francisco. 12–16 Jun.1995. N.Y.: IEEE, 1995. P. 480.
  48. Данилов Л.В. Электрические цепи с нелинейными R-элементами. Л.: Связь, 1974.
  49. Pabst O., Schmidt T. // J. Electrical Bioimpedance. 2013. V. 4. P. 23.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2025 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».