Выпуск:
2023. Том 9. № 2 (34)Об авторах:
Ибрагим Абдулла Хайдар Абдо, кандидат физико-математических наук, младший научный сотрудник, лаборатория мемристорных материалов, Центр природовдохновленного инжиниринга, Тюменский государственный университет, Тюмень, Россия; abdulla.ybragim@mail.ru, https://orcid.org/0000-0002-1709-9882
Аннотация:
Представлена достаточно простая компактная схемотехническая многофиламентная модель резистивного переключения металлооксидного мемристора с контролируемой многоуровневой настройкой проводимости, которая востребована для самообучения больших массивов мемристорных синапсов и обработки информации с их помощью. Показано хорошее согласие между расчетными и измеренными вольт-амперной характеристикой и кривой пластичности, зависимой от времени импульса.Ключевые слова:
Список литературы:
Asapu S., Maiti T. 2017. Multifilamentary conduction modeling in transition metal oxide-based RRAM // IEEE Transactions on Electron Devices. Vol. 64. No. 8. Pp. 3145–3150. https://doi.org/10.1109/TED.2017.2709249
Busygin A., Udovichenko S., Ebrahim A., Bobylev A., Gubin A. 2023. Mathematical model of metal-oxide memristor resistive switching based on full physical model of heat and mass transfer of oxygen vacancies and ions // physica status solidi (a). Vol. 220. No. 11. Article 2200478. https://doi.org/10.1002/pssa.202200478
Chee H. L., Nandha K. T., Almurib H. A. 2018. Multifilamentary conduction modelling of bipolar Ta2O5/TaOx bi-layered RRAM // IEEE 7th Non-Volatile Memory Systems and Applications Symposium (NVMSA). Pp. 113–114. https://doi.org/10.1109/NVMSA.2018.00029
González-Cordero A., Roldan J. B., Jiménez-Molinos F., Suñé J., Long S., Liu M. 2016. A new compact model for bipolar RRAMs based on truncated-cone conductive filaments — A Verilog-A approach // Semiconductor Science and Technology. Vol. 31. No. 11. Article 115013. https://doi.org/10.1088/0268-1242/31/11/115013
Martyshov M. N., Emelyanov A. V., Demin V. A., Nikiruy K. E., Minnekhanov A. A., Nikolaev S. N., Taldenkov A. N., Ovcharov A. V., Presnyakov M. Yu., Sitnikov A. V., Vasiliev A. L., Forsh P. A., Granovsky A. B., Kashkarov P. K., Kovalchuk M. V., Rylkov V. V. 2020. Multifilamentary character of anticorrelated capacitive and resistive switching in memristive structures based on (CoFeB)x(LiNbO3)100−x nanocomposite // Physical Review Applied. Vol. 14. No. 3. Article 034016. https://doi.org/10.1103/PhysRevApplied.14.034016
Matsukatova A. N., Iliasov A. I., Nikiruy K. E., Kukueva E. V., Vasiliev A. L., Goncharov B. V., Sitnikov A. V., Zanaveskin M. L., Bugaev A. S., Demin V. A., Rylkov V. V., Emelyanov A. V. 2022. Convolutional neural network based on crossbar arrays of (CoFeB)x(LiNbO3)100−x nanocomposite memristors // Nanomaterials. Vol. 12. No. 19. Article 3455. https://doi.org/10.3390/nano12193455
Miranda E., Mehonic A., Suñé J., Kenyon A. J. 2013. Multi-channel conduction in redox-based resistive switch modelled using quantum point contact theory // Applied Physics Letters. Vol. 103. No. 22. Article 222904. https://doi.org/10.1063/1.4836935
Nikiruy K. E., Emelyanov A. V., Demin V. A., Sitnikov A. V., Kashkarov P. K. 2018. A precise algorithm of memristor switching to a state with preset resistance // Technical Physics Letters. Vol. 44. No. 5. Pp. 416–419. https://doi.org/10.1134/S106378501805022X
Nikiruy K. E., Emelyanov A. V., Demin V. A., Sitnikov A. V., Minnekhanov A. A., Rylkov V. V., Kashkarov P. K., Kovalchuk M. V. 2019. Dopamine-like STDP modulation in nanocomposite memristors // AIP Advances. Vol. 9. No. 6. Article 065116. https://doi.org/10.1063/1.5111083
Zhuo Y., Midya R., Song W., Wang Z., Asapu S., Rao M., Lin P., Jiang H., Xia Q., Williams S.R. 2022. A dynamical compact model of diffusive and drift memristors for neuromorphic computing // Advanced Electronic Materials. Vol. 8. No. 8. Article 2100696. https://doi.org/10.1002/aelm.202100696
