Компактная поведенческая модель нанокомпозитного мемристора

Суражевский И. А.; Рыльков В. В.; Демин В. А.

doi:10.31857/S0033849423100170

Компактная поведенческая модель нанокомпозитного мемристора

Авторлар: Суражевский И.¹, Рыльков В.¹^,2, Демин В.¹
Мекемелер:
1. Национальный исследовательский центр “Курчатовский институт”
2. Фрязинский филиал Института радиотехники и электроники им. В.А. Котельникова РАН
Шығарылым: Том 68, № 11 (2023)
Беттер: 1140-1146
Бөлім: НОВЫЕ РАДИОЭЛЕКТРОННЫЕ СИСТЕМЫ И ЭЛЕМЕНТЫ
URL: https://journals.rcsi.science/0033-8494/article/view/232612
DOI: https://doi.org/10.31857/S0033849423100170
EDN: https://elibrary.ru/DNNGTF
ID: 232612

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Ашық рұқсат
Рұқсат жабық

Рұқсат берілді
Рұқсат жабық

Тек жазылушылар үшін

Аннотация
Авторлар туралы
Әдебиет тізімі
Қосымша файлдар
Статистика

Аннотация

Предложена компактная поведенческая модель нанокомпозитного мемристора (Co₄₀Fe₄₀B₂₀)_x(LiNbO₃)_{100 –} _x, которая количественно описывает динамику изменения проводимости лабораторных образцов, а также реализует механизмы конечного времени хранения резистивных состояний, разбросов по напряжениям переключения от цикла к циклу и от устройства к устройству. Показана возможность реализации импульсной нейронной сети с синаптическими мемристорными связями на основе данной модели.

Әдебиет тізімі

Gasseling T. // Microw. J. 2012. V. 55. P. 74.
Денисенко В.В. // Электроника: Наука, технология, бизнес. 2004. № 5. C. 76.
Chauhan Y.S., Venugopalan S., Karim M.A. et al. // 2012 Proc. Europ. Solid-State Circuits Conf. Bordeux. 12‒17 Sept. N.Y.: IEEE, 2012. P. 30. https://doi.org/10.1109/ESSCIRC.2012.6341249
Łuszczek M., Turzynski M., Swisulski D. // Int. J. Electron. Telecommun. 2020. V. 66. № 4. P. 753.
Hennessy J.L., Patterson D.A. Computer Architecture: A Quantitative Approach. 7th ed. Cambridge MA: Morgan Kaufmann Publ., 2019.
Simonyan K., Zisserman A. // 3rd Int. Conf. Learn. Represent. ICLR San Diego 7–9 May 2015 – Conf. Track Proc. 2015. P. 1.
He K., Zhang X., Ren S., Sun J. // 2016 IEEE Conf. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). Las Vegas. 27–30 Jun. N.Y.: IEEE, 2016. P. 770.
Brown T.B., Kaplan J., Ryder N. et al. // arXiv: 2005.14165. 2020. https://doi.org/10.48550/arXiv.2005.14165
Yao P., Wu H., Gao B. et al.// Nature. 2020. V. 577. № 7792. P. 641.
Hu M., Graves C.E., Li C. et al. // Adv. Mater. 2018. V. 30. № 9. Article No. 1705914.
Wan W., Kubendran R., Schaefer C. et al. // Nature. 2022. V. 608. № 7923. P. 504.
Kvatinsky S., Friedman E.G., Kolodny A., Weiser U.C. // IEEE Trans. 2013. V. TCAS-I-60. № 1. P. 211.
Kvatinsky S., Ramadan M., Friedman E.G., Kolodny A. // IEEE Trans. 2015. V. TCAS-II-62. № 8. P. 786.
Abunahla H., Mohammad B. Memristor Technology: Synthesis and Modeling for Sensing and Security Applications. Cham: Springer, 2018. P. 93.
Теплов Г.С., Горнев Е.С. // Микроэлектроника. 2019. Т. 48. № 3. С. 163.
Мацукатова А.Н., Никируй К.Э., Миннеханов А.А. и др. // РЭ. 2020. Т. 65. № 10. C. 1008.
Никируй К.Э., Ильясов А.И., Емельянов А.В. и др. // ФТТ. 2020. Т. 62. № 9. C. 1562.
Demin V.A., Surazhevsky I.A., Emelyanov A.V. et al. // J. Comput. Electron. 2020. V. 19. № 2. P. 565.
Surazhevsky I.A., Demin V.A., Ilyasov A.I. et al. // Chaos, Solitons and Fractals. 2021. V. 146. Article No. 110890.
Surazhevsky I.A., Nikiruy K.E., Emelyanov A.V. et al. // Nanoindustry Russ. 2022. V. 15. P. 470.
Davies M., Srinivasa N., Lin T.H. et al. // IEEE Micro. 2018. V. 38. № 1. P. 82.
Sboev A., Serenko A., Rybka R., Vlasov D. // Math. Methods Appl. Sci. 2020. V. 43. № 13. P. 7802.
Demin V.A., Nekhaev D.V., Surazhevsky I.A. et al. // Neural Networks. 2021. V. 134. P. 64.
Demin V., Nekhaev D. // Frontiers in Neuroinformatics. 2018. V. 12. Article No. 79.