Экспериментальное исследование передаточной функции прототипа сверхпроводящего гаусс-нейрона

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

В работе представлено первое измерение передаточной функции шунтированного двухконтактного интерферометра, ранее предложенного в качестве базового элемента сверхпроводящих нейронных сетей на основе радиальных базисных функций. Образец был реализован в виде многослойной тонкопленочной структуры над толстым сверхпроводящим экраном с индуктивной подачей входного сигнала и считыванием выходного. Обнаружено, что передаточная функция является суммой двух компонент: линейной и периодической куполообразной. Линейная компонента вызвана, по-видимому, непосредственной передачей входного магнитного потока в измерительную цепь. Форма нелинейной компоненты, являющейся выходным сигналом гаусс-нейрона, может быть приближенно описана функцией распределения Гаусса, либо, более точно, параметрической зависимостью, выведенной теоретически в предыдущих работах. Показано, что форма передаточной функции гаусс-нейрона может зависеть от выбора рабочей точки измерительной схемы, что благоприятствует разработке интегрированных нейронных сетей на основе реализованных элементов.

Об авторах

А. С. Ионин

Институт физики твердого тела РАН; Московский физико-технический институт

Email: bolg@issp.ac.ru
142432, г. Черноголовка, Московская область, Россия; 141701, г. Долгопрудный, Московская область, Россия

Л. Н. Карелина

Институт физики твердого тела РАН

Email: bolg@issp.ac.ru
142432, Черноголовка, Московская область, Россия

Н. С. Шуравин

Институт физики твердого тела РАН

Email: bolg@issp.ac.ru
142432, Черноголовка, Московская область, Россия

М. С. Сидельников

Институт физики твердого тела РАН

Email: bolg@issp.ac.ru
142432, Черноголовка, Московская область, Россия

Ф. А. Разоренов

Институт физики твердого тела РАН; Московский физико-технический институт

Email: bolg@issp.ac.ru
142432, г. Черноголовка, Московская область, Россия; 141701, г. Долгопрудный, Московская область, Россия

С. В. Егоров

Институт физики твердого тела РАН

Email: bolg@issp.ac.ru
142432, Черноголовка, Московская область, Россия

В. В. Больгинов

Институт физики твердого тела РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: bolg@issp.ac.ru
142432, Черноголовка, Московская область, Россия

Список литературы

  1. K. Ishida, I. Byun, I. Nagaoka, K. Fukumitsu, M. Tanaka, S. Kawakami, T. Tanimoto, T. Ono, J. Kim, and K. Inoue, IEEE Micro 41(3), 19 (2021).
  2. P. Crotty, D. Schult, and K. Segall, Phys. Rev. E 82(1), 011914 (2010).
  3. M. L. Schneider, C.A. Donnelly, S.E. Russek, B. Baek, M.R. Pufall, P. F. Hopkins, P.D. Dresselhaus, S.P. Benz, and W.H. Rippard, Sci. Adv. 4(1), e1701329 (2018).
  4. M. L. Schneider and K. Segall, J. Appl. Phys. 128, 214903 (2020).
  5. M. L. Schneider, C.A. Donnelly, and S.E. Russek, J. Appl. Phys. 124, 161102 (2018).
  6. K.K. Likharev and V.K. Semenov, IEEE Trans. Appl. Supercond. 1(1), 3 (1991).
  7. O.A. Mukhanov, V.K. Semenov, and K.K. Likharev, IEEE Trans. Magn. 23, 759 (1987).
  8. P. Bunyk, K.K. Likharev, and D. Zinoviev, Int. J. High Speed Electron. Syst. 11, 257 (2001).
  9. I. I. Soloviev, N.V. Klenov, S.V. Bakurskiy, M.Yu. Kupriyanov, A.L. Gudkov, and A. S. Sidorenko, Beilstein J. Nanotechnol. 8, 2689 (2017).
  10. A.E. Schegolev, N.V. Klenov, G. I. Gubochkin, M.Yu. Kupriyanov, and I. I. Soloviev, Nanomaterials 13, 2101 (2023).
  11. O.V. Skryabina, A.E. Schegolev, N.V. Klenov, S.V. Bakurskiy, A.G. Shishkin, S.V. Sotnichuk, K. S. Napolskii, I.A. Nazhestkin, I. I. Soloviev, M.Yu. Kupriyanov, and V. S. Stolyarov, Nanomaterials 12, 1671 (2022).
  12. V. Semenov, E. Golden, and S. Tolpygo, IEEE Transactions on Applied Superconductivity 32, 1-5 (2021).
  13. V. Semenov, E. Golden, and S. Tolpygo, IEEE Trans. Appl. Supercond. 33, 1 (2023).
  14. N. Takeuchi, D. Ozawa, Y. Yamanashi, and N. Yoshikawa, Supercond. Sci. Technol. 26(3), 035010 (2013).
  15. N. Takeuchi, Y. Yamanashi, and N. Yoshikawa, J. Appl. Phys. 117(17), 173912 (2015).
  16. Q. Xu, Y. Yamanashi, C. L. Ayala, N. Takeuchi, T. Ortlepp, and N. Yoshikawa, Design of an extremely energy-efficient hardware algorithm using adiabatic superconductor logic 2015, 15th International Superconductive Electronics Conference (ISEC), Nagoya, Japan (2015), p. 1 (2015).
  17. A. S. Sidorenko, S.V. Bakurskiy, Yu. Savva et al. (Collaboration), International Journal of Circuits, Systems and Signal Processing 17, 177 (2023).
  18. A.E. Schegolev, N.V. Klenov, I. I. Soloviev, and M.V. Tereshonok, Beilstein J. Nanotechnol 7, 1397 (2016).
  19. N.V. Klenov, A.E. Schegolev, I. I. Soloviev, S.V. Bakurskiy, and M.V. Tereshonok, IEEE Trans. Appl. Supercond. 28(7), 1301006 (2018).
  20. I. I. Soloviev, A.E. Schegolev, N.V. Klenov, S.V. Bakurskiy, M.Yu. Kupriyanov, M.V. Tereshonok, A.V. Shadrin, V. S. Stolyarov, and A.A. Golubov, J. Appl. Phys. 124(15), 152113 (2018).
  21. N.V. Klenov, A.V. Kuznetsov, A.E. Schegolev, I. I. Soloviev, S.V. Bakursky, M.Yu. Kupriyanov, and M.V. Tereshonok, Low Temp. Phys. 45(7), 769 (2019).
  22. S. Bakurskiy, M. Kupriyanov, N.V. Klenov, I. Soloviev, A. Schegolev, R. Morari, Yu. Khaydukov, and A. S. Sidorenko, Beilstein J. Nanotechnol. 11, 1336 (2020).
  23. A.E. Schegolev, N.V. Klenov, I. I. Soloviev, A. L. Gudkov, and M.V. Tereshonok, Nanobiotechnology Reports 16(6), 811 (2021).
  24. A. Schegolev, N. Klenov, I. Soloviev, and M. Tereshonok, Supercond. Sci. Technol. 34(1), 015006 (2021).
  25. M. Bastrakova, A. Gorchavkina, A. Schegolev, N. Klenov, I. Soloviev, A. Satanin, and M. Tereshonok, Symmetry 13(9), 1735 (2021).
  26. A.E. Schegolev, N.V. Klenov, S.V. Bakurskiy, I. I. Soloviev, M.Yu. Kupriyanov, M.V. Tereshonok, and A. S. Sidorenko, Beilstein J. Nanotechnol. 13, 444 (2022).
  27. M.V. Bastrakova, D. S. Pashin, D.A. Rybin, A.E. Schegolev, N.V. Klenov, I. I. Soloviev, A.A. Gorchavkina, and A.M. Satanin, Beilstein J. Nanotechnol. 13, 653 (2022).
  28. L.N. Kanal, Encyclopedia of Computer Science, John Wiley and Sons Ltd., Chichester, UK (2003), p. 1383.
  29. В.В. Шмидт, Введение в физику сверхпроводников, 2-е изд., МЦНМО, М. (2000).
  30. A. I. Gubin, K. S. Il'in, S.A. Vitusevich, M. Siegel, and N. Klein, Phys. Rev. B 72, 064503 (2005).
  31. А.С. Ионин, Н.С. Шуравин, Л.Н. Карелина, А.Н. Россоленко, М.С. Сидельников, С. В. Егоров, В.И. Чичков, М.В. Чичков, М.В. Жданова, А.Е. Щеголев, В. В. Больгинов, ЖЭТФ 164(6(12)), 1 (2023).
  32. А. Бароне, Дж. Паттерно, Эффект Джозефсона, Мир, М. (1984).
  33. К.К. Лихарев, Введение в динамику джозефсоновских переходов, Наука, М. (1985).
  34. С. В. Бакурский, Н.В. Кленов, М.Ю. Куприянов, И.И. Соловьев, М.М. Хапаев,Журнал вычислительной математики и математической физики 61(5), 885 (2021).
  35. М.М. Хапаев, М.Ю. Куприянов, Дифференциальные уравнения 58(8), 1148 (2022).

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2023

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».