FREQUENCY DEPENDENCE OF VACANCY MOVEMENT HYSTERESIS IN A CLOSED MEMRISTOR BASED ON AN EXACTLY SOLVABLE MODEL OF CONTROLLED NONLINEAR DIFFUSION

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

The frequency dependence of vacancy movement hysteresis in a memristor closed on both sides under the influence of periodic electric current flowing through the memristor is considered. Based on an exactly solvable nonlinear model, an equation for hysteresis loops during the passage of rectangular current pulses with a duty cycle of 2 is obtained. The efficiency of vacancy charge transfer by current compared to their free diffusion is evaluated. It is shown that maximum efficiency is achieved at a specific memristor switching period, which depends on the amplitude of the applied current. Analytical asymptotics of this dependence and memristor resistance depending on the amplitude and period of the current passing through the memristor are obtained.

About the authors

I. V. Boylo

Galkin Donetsk Institute for Physics and Engineering

Email: boylo@donfti.ru
Russian Federation, Donetsk, 283048

K. L. Metlov

Galkin Donetsk Institute for Physics and Engineering

Author for correspondence.
Email: metlov@donfti.ru
Russian Federation, Donetsk, 283048

References

  1. L. Chua, IEEE Trans. Circuit Theory 18, 507 (1971).
  2. M. Prezioso, F. Merrikh-Bayat, B. D. Hoskins et al., Nature 521, 61 (2015).
  3. M. Prezioso, F. Merrikh-Bayat, B. D. Hoskins et al., Sci. Rep. 6, 21331 (2016).
  4. R. Berdan, E. Vasilaki, A. Khiat et al., Sci. Rep. 6, 18639 (2016).
  5. V. Saxena, X. Wu, and K. Zhu, in Proc. IEEE International Symposium on Circuits and Systems, ISCAS 2018, 27-30 May 2018, Florence, Italy, doi: 10.1109/ISCAS.2018.8351766.
  6. F. Liu and C. Liu, in 2018 55th ACM/ESDA/IEEE Design Automation Conference (DAC), doi: 10.1109/dac.2018.8465849.
  7. T. Ahmed, S. Walia, E. L. H. Mayes et al., Sci. Rep. 9, 15404 (2019).
  8. S. Deswal, A. Kumar, and A. Kumar, AIP Adv. 9, 095022 (2019).
  9. G. Yuan, X. Ma, C. Ding et al., in 2019 IEEE/ACM International Symposium on Low Power Electronics and Design (ISLPED), doi: 10.1109/islped.2019.8824944.
  10. N. Wu, A. Vincent, D. Strukov et al., Memristor hardware-friendly reinforcement learning, arXiv:cs.ET/2001.06930.
  11. R. Waser and A. Masakazu, Nat. Mater. 6, 833 (2007).
  12. D. B. Strukov, G. S. Snider, D. R. Stewart et al., Nature 453, 80 (2008).
  13. A. Sawa, Mater. Today 11, 28 (2008).
  14. D. Ielmini and H. S. P. Wong, Nat. Electron. 1, 333 (2018).
  15. L. Chua and S. M. Kang, Proc. IEEE 64, 209 (1976).
  16. Y. N. Joglekar and S. J. Wolf, Eur. J. Phys. 30, 661 (2009).
  17. E. Linn, A. Siemon, R. Waser et al., IEEE Trans. Circuits Syst. I 61, 2402 (2014).
  18. J. B. Roldan, E. Miranda, D. Maldonado et al., Adv. Intell. Syst. 5, 2200338 (2023).
  19. D. B. Strukov and R. S. Williams, Appl. Phys. A 94, 515 (2009).
  20. M. J. Rozenberg, M. J. Sanchez, R. Weht et al., Phys. Rev. B 81, 115101 (2010).
  21. N. Ghenzi, M. J. Sanchez, F. Gomez-Marlasca et al., J. Appl. Phys. 107, 093719 (2010).
  22. S. Larentis, F. Nardi, S. Balatti et al., IEEE Trans. Electron Devices 59, 2468 (2012).
  23. S. Kim, S. Choi, and W. Lu, ACS Nano 8, 2369 (2014).
  24. A. Marchewka, R. Waser, and S. Menzel, in 2016 International Conference on Simulation of Semiconductor Processes and Devices (SISPAD), p. 145, doi: 10.1109/sispad.2016.7605168.
  25. A. Marchewka, B. Roesgen, K. Skaja et al., Adv. Electron. Mater. 2, 1500233 (2016).
  26. I. V. Boylo, Phys. Stat. Sol. (b) 254, 1600698 (2017).
  27. N. V. Agudov, A. V. Safonov, A. V. Krichigin et al., J. Stat. Mech. 2020, 024003 (2020).
  28. N. Agudov, A. Dubkov, A. Safonov et al., Chaos Solitons Fractals 150, 111131 (2021).
  29. I. V. Boylo and K. L. Metlov, Roy. Soc. Open Sci. 8, 210677 (2021).
  30. A. Mikhaylov, D. Guseinov, A. Belov et al., Chaos Solitons Fractals 144, 110723 (2021).
  31. S. Tang, F. Tesler, F. G. Marlasca et al., Phys. Rev. X 6, 011028 (2016).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2024 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».