Мемристор

Нелинейный двухполюсный элемент основной цепи

Мемристор ( / ˈ m ɛ m r ɪ s t ər / ; портманто от memory resistor ) — нелинейный двухполюсный электрический компонент, связывающий электрический заряд и магнитную потокосцепляемость . Он был описан и назван в 1971 году Леоном Чуа , завершив теоретический квартет фундаментальных электрических компонентов, который также включает резистор , конденсатор и катушку индуктивности . ^[1]

Чуа и Канг позже обобщили эту концепцию до мемристивных систем . ^[2] Такая система включает в себя схему из нескольких обычных компонентов, которая имитирует ключевые свойства идеального мемристорного компонента и также обычно называется мемристором. Было разработано несколько таких технологий мемристорных систем, в частности ReRAM .

Идентификация мемристивных свойств в электронных устройствах вызвала споры. Экспериментально идеальный мемристор еще не был продемонстрирован. ^{[3] [4]}

Как основной электрический компонент

Концептуальные симметрии резистора, конденсатора, индуктора и мемристора

Чуа в своей статье 1971 года определил теоретическую симметрию между нелинейным резистором (напряжение против тока), нелинейным конденсатором (напряжение против заряда) и нелинейной индуктивностью (магнитная потокосцепление против тока). Из этой симметрии он вывел характеристики четвертого фундаментального нелинейного элемента цепи, связывающего магнитный поток и заряд, который он назвал мемристором. В отличие от линейного (или нелинейного) резистора, мемристор имеет динамическую связь между током и напряжением, включая память о прошлых напряжениях или токах. Другие ученые предлагали динамические резисторы памяти, такие как мемистор Бернарда Видроу, но Чуа ввел математическую общность.

Происхождение и характеристики

Первоначально мемристор был определен в терминах нелинейной функциональной зависимости между потокосцеплением магнитного потока Φ _m ( t ) и количеством прошедшего электрического заряда q ( t ) : ^[1] $${\displaystyle f(\mathrm {\Phi } _{\mathrm {m} }(t),q(t))=0}$$

Магнитная потокосцепляемость , Φ _m , обобщается из характеристики цепи индуктора. Она не представляет здесь магнитное поле . Ее физический смысл обсуждается ниже. Символ Φ _m можно рассматривать как интеграл напряжения по времени. ^[5]

В соотношении между Φ _m и q производная одного по другому зависит от значения одного или другого, и поэтому каждый мемристор характеризуется своей функцией мемристорности, описывающей зависящую от заряда скорость изменения потока с зарядом:

$${\displaystyle M(q)={\frac {\mathrm {d} \Phi _{\rm {m}}}{\mathrm {d} q}}\,.}$$

Подставляя поток как временной интеграл напряжения, а заряд как временной интеграл тока, более удобными формами являются:

$${\displaystyle M(q(t))={\cfrac {\mathrm {d} \Phi _{\rm {}}/\mathrm {d} t}{\mathrm {d} q/\mathrm {d} t}}={\frac {V(t)}{I(t)}}\,.}$$

Чтобы связать мемристор с резистором, конденсатором и катушкой индуктивности, полезно выделить член M ( q ) , который характеризует устройство, и записать его в виде дифференциального уравнения.

Приведенная выше таблица охватывает все значимые отношения дифференциалов I , q , Φ _m и V. Ни одно устройство не может связать d I с d q или dΦ _m с d V , поскольку I является производной q по времени, а Φ _m является интегралом V по времени.

Из этого можно сделать вывод, что мемристорсность — это сопротивление , зависящее от заряда . Если M ( q ( t )) — константа, то мы получаем закон Ома , R ( t ) = V ( t )/ I ( t ) . Однако, если M ( q ( t )) нетривиально, уравнение не эквивалентно, поскольку q ( t ) и M ( q ( t )) могут меняться со временем. Решение для напряжения как функции времени дает

$${\displaystyle V(t)=\ M(q(t))I(t)\,.}$$

Это уравнение показывает, что мемистория определяет линейную зависимость между током и напряжением, пока M не меняется с зарядом. Ненулевой ток подразумевает изменяющийся во времени заряд. Переменный ток , однако, может выявить линейную зависимость в работе схемы , вызывая измеримое напряжение без чистого движения заряда — пока максимальное изменение в q не вызовет большого изменения в M.

Более того, мемристор статичен, если ток не подается. Если I ( t ) = 0 , то V ( t ) = 0 и M ( t ) постоянна. В этом суть эффекта памяти.

Аналогично, мы можем определить W ( ϕ ( t )) как мемдуктивность: ^[1]

$${\displaystyle i(t)=W(\phi (t))v(t)\,.}$$

Характеристика потребляемой мощности напоминает характеристику резистора I ² R :

$${\displaystyle P(t)=\ I(t)V(t)=\ I^{2}(t)M(q(t))\,.}$$

Пока M ( q ( t )) меняется мало, например, при переменном токе, мемристор будет выглядеть как постоянный резистор. Однако если M ( q ( t )) быстро увеличивается, ток и потребление энергии быстро прекратятся.

M ( q ) физически ограничена, чтобы быть положительной для всех значений q (предполагая, что устройство пассивно и не становится сверхпроводящим при некотором q ). Отрицательное значение означало бы, что оно будет постоянно поставлять энергию при работе с переменным током.

Моделирование и проверка

Чтобы понять природу функции мемристора, полезно иметь некоторые знания фундаментальных теоретических концепций схем, начиная с концепции моделирования устройств . ^[6]

Инженеры и ученые редко анализируют физическую систему в ее первоначальном виде. Вместо этого они строят модель, которая аппроксимирует поведение системы. Анализируя поведение модели, они надеются предсказать поведение реальной системы. Основная причина построения моделей заключается в том, что физические системы обычно слишком сложны, чтобы поддаваться практическому анализу.

В 20 веке работа велась над устройствами, в которых исследователи не распознавали мемристорные характеристики. Это породило предположение, что такие устройства следует признать мемристорами. ^[6] Першин и Ди Вентра ^[3] предложили тест, который может помочь разрешить некоторые давние споры о том, существует ли идеальный мемристор на самом деле или это чисто математическая концепция.

Остальная часть статьи посвящена в первую очередь мемристорам в связи с устройствами ReRAM , поскольку большая часть работ с 2008 года была сосредоточена в этой области.

Сверхпроводящий мемристорный компонент

Доктор Пол Пенфилд в техническом отчете Массачусетского технологического института 1974 года ^[7] упоминает мемристор в связи с переходами Джозефсона . Это было раннее использование слова «мемристор» в контексте схемного устройства.

Один из членов тока через джозефсоновский переход имеет вид: где ϵ — константа, зависящая от физических свойств сверхпроводящих материалов, v — напряжение на переходе, а i _M — ток через переход. $${\displaystyle {\begin{aligned}i_{M}(v)&=\epsilon \cos(\phi _{0})v\\&=W(\phi _{0})v\end{aligned}}}$$

В конце 20-го века проводились исследования, касающиеся этой фазозависимой проводимости в джозефсоновских переходах. ^{[8] [9] [10] [11]} Более комплексный подход к извлечению этой фазозависимой проводимости появился в основополагающей статье Пеотты и Ди Вентры в 2014 году. ^[12]

Мемристорные схемы

В связи с практической сложностью изучения идеального мемристора мы обсудим другие электрические устройства, которые можно смоделировать с помощью мемристоров. Математическое описание мемристивного устройства (системы) см. в § Теория.

Разрядную трубку можно смоделировать как мемристивное устройство, сопротивление которого является функцией числа электронов проводимости n _e . ^[2]

$${\displaystyle {\begin{aligned}v_{\mathrm {M} }&=R(n_{\mathrm {e} })i_{\mathrm {M} }\\{\frac {\mathrm {d} n_{\mathrm {e} }}{\mathrm {d} t}}&=\beta n+\alpha R(n_{\mathrm {e} })i_{\mathrm {M} }^{2}\end{aligned}}}$$

v _M — напряжение на разрядной трубке, i _M — ток, протекающий через нее, а n _e — число электронов проводимости. Простая функция мемристивности — R ( n _e ) = F / n _e . Параметры α , β , и F зависят от размеров трубки и газового наполнения. Экспериментальная идентификация мемристивного поведения — это «защемленная петля гистерезиса» в плоскости vi . ^{[a] [13] [14]}

Термисторы можно моделировать как мемристивные устройства: ^[14]

$${\displaystyle {\begin{aligned}v&=R_{0}(T_{0})\exp \left[\beta \left({\frac {1}{T}}-{\frac {1}{T_{0}}}\right)\right]i\\&\equiv R(T)i\\{\frac {\mathrm {d} T}{\mathrm {d} t}}&={\frac {1}{C}}\left[-\delta \cdot (T-T_{0})+R(T)i^{2}\right]\end{aligned}}}$$

β — константа материала, T — абсолютная температура тела термистора, T ₀ — температура окружающей среды (обе температуры в градусах Кельвина), R ₀ ( T ₀ ) обозначает сопротивление при низкой температуре при T = T ₀ , C — теплоемкость, а δ — постоянная рассеяния термистора.

Фундаментальным явлением, которое почти не изучено, является мемристорное поведение в pn-переходах . ^[15] Мемристор играет решающую роль в имитации эффекта накопления заряда в базе диода, а также отвечает за явление модуляции проводимости (которое так важно во время прямых переходных процессов).

Критика

В 2008 году группа исследователей из HP Labs нашла экспериментальное доказательство существования мемристора Чуа на основе анализа тонкой пленки диоксида титана , тем самым связав работу устройств ReRAM с концепцией мемристора. Согласно HP Labs, мемристор будет работать следующим образом: электрическое сопротивление мемристора не является постоянным, а зависит от тока, который ранее протекал через устройство, т. е. его текущее сопротивление зависит от того, сколько электрического заряда ранее протекало через него и в каком направлении; устройство запоминает свою историю — так называемое свойство энергонезависимости . ^[16] Когда электропитание отключается, мемристор запоминает свое последнее сопротивление до тех пор, пока не будет включен снова. ^{[17] [18]}

Результат HP Labs был опубликован в научном журнале Nature . ^{[17] [19]} После этого заявления Леон Чуа утверждал, что определение мемристора можно обобщить, чтобы охватить все формы двухтерминальных энергонезависимых запоминающих устройств, основанных на эффектах переключения сопротивления. ^[16] Чуа также утверждал, что мемристор является старейшим известным элементом схемы , и его эффекты предшествовали резистору , конденсатору и индуктору . ^[20] Однако существуют сомнения относительно того, может ли мемристор фактически существовать в физической реальности. ^{[21] [22] [23] [24]} Кроме того, некоторые экспериментальные данные противоречат обобщению Чуа, поскольку в памяти с переключением сопротивления наблюдается непассивный эффект нанобатареи . ^{[25] Першин и Ди Вентра [3]} предложили простой тест для анализа того, существует ли такой идеальный или общий мемристор на самом деле или это чисто математическая концепция. До сих пор ^{[ когда? ]} похоже, не существует экспериментального устройства переключения сопротивления ( ReRAM ), которое могло бы пройти этот тест. ^{[3] [4]}

Эти устройства предназначены для применения в наноэлектронных запоминающих устройствах, компьютерной логике и нейроморфных /нейромисторных компьютерных архитектурах. ^{[26] [27]} В 2013 году технический директор Hewlett-Packard Мартин Финк предположил, что мемристорная память может стать коммерчески доступной уже в 2018 году. ^[28] В марте 2012 года группа исследователей из HRL Laboratories и Мичиганского университета объявила о создании первой функционирующей мемристорной матрицы, построенной на КМОП- чипе. ^[29]

Массив из 17 специально изготовленных мемристоров из диоксида титана с обедненным кислородом, созданных в HP Labs , полученный с помощью атомно-силового микроскопа . Провода имеют длину около50 нм или 150 атомов в ширину. ^[30] Электрический ток через мемристоры смещает вакансии кислорода, вызывая постепенное и постоянное изменение электрического сопротивления . ^[31]

Согласно первоначальному определению 1971 года, мемристор является четвертым фундаментальным элементом схемы, образующим нелинейную связь между электрическим зарядом и магнитным потокосцеплением. В 2011 году Чуа выступил за более широкое определение, которое включает все двухтерминальные энергонезависимые устройства памяти, основанные на коммутации сопротивления. ^[16] Уильямс утверждал, что MRAM , память с изменением фазы и ReRAM являются технологиями мемристоров. ^[32] Некоторые исследователи утверждали, что биологические структуры, такие как кровь ^[33] и кожа ^{[34] [35],} соответствуют определению. Другие утверждали, что устройство памяти, разрабатываемое HP Labs , и другие формы ReRAM не являются мемристорами, а скорее частью более широкого класса систем с переменным сопротивлением, ^[36] и что более широкое определение мемристора является научно неоправданным захватом земли , который благоприятствовал патентам HP на мемристоры. ^[37]

В 2011 году Мейффелс и Шредер отметили, что одна из ранних статей о мемристорах содержала ошибочное предположение относительно ионной проводимости. ^[38] В 2012 году Мейффелс и Сони обсудили некоторые фундаментальные вопросы и проблемы в реализации мемристоров. ^[21] Они указали на несоответствия в электрохимическом моделировании, представленном в статье Nature «Найден пропавший мемристор» ^[17], поскольку не было рассмотрено влияние эффектов концентрационной поляризации на поведение структур металл- TiO2 _{- x} -металл под действием напряжения или тока. ^[25]

В своего рода мысленном эксперименте Мейффелс и Сони ^[21] также выявили серьезное противоречие: если управляемый током мемристор с так называемым свойством нелетучести ^[16] существует в физической реальности, его поведение нарушило бы принцип Ландауэра , который накладывает ограничение на минимальное количество энергии, необходимое для изменения «информационных» состояний системы. Эта критика была окончательно принята Ди Вентрой и Першиным ^[22] в 2013 году.

В этом контексте Мейффелс и Сони ^[21] указали на фундаментальный термодинамический принцип: энергонезависимое хранение информации требует существования барьеров свободной энергии , которые разделяют отдельные внутренние состояния памяти системы друг от друга; в противном случае мы столкнемся с «безразличной» ситуацией, и система будет произвольно колебаться от одного состояния памяти к другому только под влиянием тепловых флуктуаций . Если не защищать от тепловых флуктуаций , внутренние состояния памяти демонстрируют некоторую диффузную динамику, которая вызывает деградацию состояния. ^[22] Поэтому барьеры свободной энергии должны быть достаточно высокими, чтобы гарантировать низкую вероятность битовой ошибки при битовой операции. ^[39] Следовательно, всегда существует нижний предел потребности в энергии — в зависимости от требуемой вероятности битовой ошибки — для преднамеренного изменения значения бита в любом устройстве памяти. ^{[39] [40]}

В общей концепции мемристивной системы определяющие уравнения таковы (см. § Теория): где u ( t ) — входной сигнал, а y ( t ) — выходной сигнал. Вектор представляет собой набор из n переменных состояния, описывающих различные состояния внутренней памяти устройства. — зависящая от времени скорость изменения вектора состояния со временем. $${\displaystyle {\begin{aligned}y(t)&=g(\mathbf {x} ,u,t)u(t),\\{\dot {\mathbf {x} }}&=f(\mathbf {x} ,u,t),\end{aligned}}}$$ ${\displaystyle \mathbf {x} }$ ${\displaystyle {\dot {\mathbf {x} }}}$ ${\displaystyle \mathbf {x} }$

Когда кто-то хочет выйти за рамки простой подгонки кривой и стремится к реальному физическому моделированию энергонезависимых элементов памяти, например, резистивных устройств памяти с произвольным доступом , он должен следить за вышеупомянутыми физическими корреляциями. Чтобы проверить адекватность предлагаемой модели и ее результирующих уравнений состояния, входной сигнал u ( t ) может быть наложен на стохастический член ξ ( t ) , который учитывает существование неизбежных тепловых флуктуаций . Уравнение динамического состояния в его общей форме тогда окончательно читается: где ξ ( t ) - это, например, белый гауссовский токовый или вольтовый шум . На основе аналитического или численного анализа зависящего от времени отклика системы на шум может быть принято решение о физической обоснованности подхода к моделированию, например, сможет ли система сохранять свои состояния памяти в режиме выключения питания. $${\displaystyle {\dot {\mathbf {x} }}=f(\mathbf {x} ,u(t)+\xi (t),t),}$$

Такой анализ был выполнен Ди Вентрой и Першиным ^[22] в отношении настоящего мемристора, управляемого током. Поскольку предложенное уравнение динамического состояния не обеспечивает физического механизма, позволяющего такому мемристору справляться с неизбежными тепловыми флуктуациями, мемристор, управляемый током, будет хаотично менять свое состояние с течением времени только под воздействием токового шума. ^{[22] [41]} Таким образом, Ди Вентра и Першин ^[22] пришли к выводу, что мемристоры, состояния сопротивления (памяти) которых зависят исключительно от истории тока или напряжения, не смогут защитить свои состояния памяти от неизбежного шума Джонсона-Найквиста и будут постоянно страдать от потери информации, так называемой «стохастической катастрофы». Таким образом, мемристор, управляемый током, не может существовать как твердотельное устройство в физической реальности.

Вышеупомянутый термодинамический принцип, кроме того, подразумевает, что работа двухтерминальных энергонезависимых запоминающих устройств (например, запоминающих устройств с "переключением сопротивления" ( ReRAM )) не может быть связана с концепцией мемристора, т. е. такие устройства не могут сами по себе помнить свою историю тока или напряжения. Переходы между различными состояниями внутренней памяти или сопротивления имеют вероятностную природу. Вероятность перехода из состояния { i } в состояние { j } зависит от высоты барьера свободной энергии между обоими состояниями. Таким образом, на вероятность перехода можно влиять, соответствующим образом управляя запоминающим устройством, т. е. "снижая" барьер свободной энергии для перехода { i }→{ j } посредством, например, внешнего смещения.

Событие «переключения сопротивления» можно просто принудительно вызвать, установив внешнее смещение на значение выше определенного порогового значения. Это тривиальный случай, т. е. барьер свободной энергии для перехода { i }→{ j } снижается до нуля. В случае применения смещений ниже порогового значения все еще существует конечная вероятность того, что устройство переключится с течением времени (вызванное случайной тепловой флуктуацией), но — поскольку мы имеем дело с вероятностными процессами — невозможно предсказать, когда произойдет событие переключения. Это основная причина стохастической природы всех наблюдаемых процессов переключения сопротивления ( ReRAM ). Если барьеры свободной энергии недостаточно высоки, устройство памяти может даже переключаться, не делая ничего.

Когда двухтерминальное энергонезависимое запоминающее устройство оказывается в отчетливом состоянии сопротивления { j } , то не существует физического однозначного отношения между его текущим состоянием и его предшествующей историей напряжения. Таким образом, поведение переключения отдельных энергонезависимых запоминающих устройств не может быть описано в рамках математической структуры, предложенной для мемристорных/мемристивных систем.

Дополнительное термодинамическое любопытство возникает из определения, что мемристоры/мемристивные устройства должны энергетически действовать как резисторы. Мгновенная электрическая мощность, поступающая в такое устройство, полностью рассеивается в виде джоулева тепла в окружающую среду, поэтому в системе не остается никакой дополнительной энергии после того, как она была переведена из одного состояния сопротивления x _i в другое x _j . Таким образом, внутренняя энергия мемристорного устройства в состоянии x _i , U ( V , T , x _i ) , будет такой же, как и в состоянии x _j , U ( V , T , x _j ) , даже если эти различные состояния приведут к различным сопротивлениям устройства, которые сами по себе должны быть вызваны физическими изменениями материала устройства.

Другие исследователи отметили, что модели мемристоров, основанные на предположении о линейном ионном дрейфе , не учитывают асимметрию между временем установки (переключение с высокого на низкое сопротивление) и временем сброса (переключение с низкого на высокое сопротивление) и не обеспечивают значений ионной подвижности, согласующихся с экспериментальными данными. Для компенсации этого недостатка были предложены нелинейные модели ионного дрейфа. ^[42]

В статье 2014 года исследователей ReRAM сделан вывод о том, что исходные/базовые уравнения моделирования мемристоров Струкова (HP) не отражают реальную физику устройства, тогда как последующие (основанные на физике) модели, такие как модель Пикетта или модель ECM Менцеля (Менцель является соавтором этой статьи), обладают адекватной предсказуемостью, но вычислительно невыгодны. По состоянию на 2014 год продолжается поиск модели, которая уравновешивает эти проблемы; в статье модели Чанга и Якопчича определены как потенциально хорошие компромиссы. ^[43]

Мартин Рейнольдс, аналитик по электротехнике из исследовательской компании Gartner , прокомментировал, что в то время как HP проявила небрежность, назвав свое устройство мемристором, критики проявили педантичность, заявив, что это не мемристор. ^[44]

Экспериментальные испытания

Чуа предложил провести экспериментальные тесты, чтобы определить, можно ли устройство правильно отнести к категории мемристоров: ^[2]

• Кривая Лиссажу на плоскости напряжение-ток представляет собой сжатую петлю гистерезиса , когда она возбуждается любым биполярным периодическим напряжением или током независимо от начальных условий.
• Площадь каждого лепестка петли гистерезиса уменьшается по мере увеличения частоты вынуждающего сигнала.
• При стремлении частоты к бесконечности петля гистерезиса вырождается в прямую линию, проходящую через начало координат, наклон которой зависит от амплитуды и формы вынуждающего сигнала.

Согласно Chua ^{[45] [46],} все резистивные переключающиеся запоминающие устройства, включая ReRAM , MRAM и память с изменением фазы, соответствуют этим критериям и являются мемристорами. Однако отсутствие данных для кривых Лиссажу в диапазоне начальных условий или в диапазоне частот усложняет оценку этого утверждения.

Экспериментальные данные показывают, что память на основе окислительно-восстановительного сопротивления ( ReRAM ) включает эффект нанобатареи , который противоречит модели мемристора Чуа. Это указывает на то, что теория мемристора должна быть расширена или скорректирована, чтобы обеспечить точное моделирование ReRAM. ^[25]

Теория

В 2008 году исследователи из HP Labs представили модель для функции мемристора на основе тонких пленок диоксида титана . ^[17] Для R _on ≪ R _off функция мемристора была определена как где R _off представляет состояние высокого сопротивления, R _on представляет состояние низкого сопротивления, μ _v представляет подвижность легирующих примесей в тонкой пленке, а D представляет толщину пленки. Группа HP Labs отметила, что «оконные функции» были необходимы для компенсации различий между экспериментальными измерениями и их моделью мемристора из-за нелинейного ионного дрейфа и граничных эффектов. $${\displaystyle M(q(t))=R_{\mathrm {off} }\cdot \left(1-{\frac {\mu _{v}R_{\mathrm {on} }}{D^{2}}}q(t)\right)}$$

Работа в качестве переключателя

Для некоторых мемристоров приложенный ток или напряжение вызывают существенное изменение сопротивления. Такие устройства можно охарактеризовать как переключатели, исследуя время и энергию, которые необходимо затратить для достижения желаемого изменения сопротивления. Это предполагает, что приложенное напряжение остается постоянным. Решение для рассеивания энергии во время одного события переключения показывает, что для того, чтобы мемристор переключился из R _on в R _off за время T _on в T _off , заряд должен измениться на Δ Q = Q _on − Q _off .

$${\displaystyle {\begin{aligned}E_{\mathrm {switch} }&=V^{2}\int _{T_{\mathrm {off} }}^{T_{\mathrm {on} }}{\frac {\mathrm {d} t}{M(q(t))}}\\&=V^{2}\int _{Q_{\mathrm {off} }}^{Q_{\mathrm {on} }}{\frac {\mathrm {d} q}{I(q)M(q)}}\\&=V^{2}\int _{Q_{\mathrm {off} }}^{Q_{\mathrm {on} }}{\frac {\mathrm {d} q}{V(q)}}\\&=V\Delta Q\end{aligned}}}$$

Подставим V = I ( q ) M ( q ) , а затем ∫
d q / V = ​​∆ Q / V для постоянного V для получения окончательного выражения. Эта характеристика мощности принципиально отличается от характеристики транзистора металл-оксид-полупроводник , который основан на конденсаторе. В отличие от транзистора, конечное состояние мемристора с точки зрения заряда не зависит от напряжения смещения.

Тип мемристора, описанный Уильямсом, перестает быть идеальным после переключения по всему диапазону сопротивления, создавая гистерезис , также называемый «режимом жесткого переключения». ^[17] Другой тип переключателя имел бы циклическую M ( q ), так что за каждым событием выключения-включения следовало бы событие включения-выключения при постоянном смещении. Такое устройство действовало бы как мемристор при любых условиях, но было бы менее практичным.

Мемристивные системы

В более общей концепции мемристивной системы n -го порядка определяющие уравнения имеют вид

$${\displaystyle {\begin{aligned}y(t)&=g({\textbf {x}},u,t)u(t),\\{\dot {\textbf {x}}}&=f({\textbf {x}},u,t)\end{aligned}}}$$

где u ( t ) — входной сигнал, y ( t ) — выходной сигнал, вектор x представляет собой набор из n переменных состояния, описывающих устройство, а g и f — непрерывные функции . Для мемристивной системы с управлением током сигнал u ( t ) представляет собой сигнал тока i ( t ) , а сигнал y ( t ) представляет собой сигнал напряжения v ( t ) . Для мемристивной системы с управлением напряжением сигнал u ( t ) представляет собой сигнал напряжения v ( t ) , а сигнал y ( t ) представляет собой сигнал тока i ( t ) .

Чистый мемристор является частным случаем этих уравнений, а именно, когда x зависит только от заряда ( x = q ) и поскольку заряд связан с током через производную по времени d q /d t = i ( t ) . Таким образом , для чистых мемристоров f (т.е. скорость изменения состояния) должна быть равна или пропорциональна току i ( t ) .

Защемленный гистерезис

Пример кривой гистерезиса с защемлением, V в зависимости от I

Одним из результирующих свойств мемристоров и мемристивных систем является существование эффекта сжатого гистерезиса . ^[47] Для мемристивной системы с током, управляемым входом u ( t ) является ток i ( t ), выходом y ( t ) является напряжение v ( t ), а наклон кривой представляет собой электрическое сопротивление. Изменение наклона кривых сжатого гистерезиса демонстрирует переключение между различными состояниями сопротивления, что является центральным явлением для ReRAM и других форм двухтерминальной резистивной памяти. На высоких частотах мемристивная теория предсказывает, что эффект сжатого гистерезиса выродится, что приведет к прямой линии, представляющей линейный резистор. Было доказано, что некоторые типы непересекающихся кривых сжатого гистерезиса (обозначаемых как Тип II) не могут быть описаны мемристорами. ^[48]

Мемристивные сети и математические модели взаимодействия цепей

Концепция мемристивных сетей была впервые введена Леоном Чуа в его статье 1965 года «Мемристивные устройства и системы». Чуа предложил использовать мемристивные устройства в качестве средства построения искусственных нейронных сетей, которые могли бы имитировать поведение человеческого мозга. Фактически, мемристивные устройства в схемах имеют сложные взаимодействия из-за законов Кирхгофа. Мемристивная сеть — это тип искусственной нейронной сети, которая основана на мемристивных устройствах, которые представляют собой электронные компоненты, проявляющие свойство мемристивности. В мемристивной сети мемристивные устройства используются для имитации поведения нейронов и синапсов в человеческом мозге. Сеть состоит из слоев мемристивных устройств, каждый из которых соединен с другими слоями через набор весов. Эти веса корректируются в процессе обучения, что позволяет сети обучаться и адаптироваться к новым входным данным. Одним из преимуществ мемристивных сетей является то, что их можно реализовать с использованием относительно простого и недорогого оборудования, что делает их привлекательным вариантом для разработки недорогих систем искусственного интеллекта. Они также имеют потенциал быть более энергоэффективными, чем традиционные искусственные нейронные сети, поскольку они могут хранить и обрабатывать информацию, используя меньше энергии. Однако область мемристивных сетей все еще находится на ранних стадиях развития, и необходимы дополнительные исследования, чтобы полностью понять их возможности и ограничения. Для простейшей модели только с мемристивными устройствами с последовательными генераторами напряжения существует точное и в замкнутой форме уравнение ( уравнение Каравелли–Траверса–Ди Вентры , CTDV) ^[49] , которое описывает эволюцию внутренней памяти сети для каждого устройства. Для простой модели мемристора (но не реалистичной) переключения между двумя значениями сопротивления, заданной моделью Уильямса-Струкова , с , существует набор нелинейно связанных дифференциальных уравнений, который принимает вид: ${\displaystyle R(x)=R_{off}(1-x)+R_{on}x}$ ${\displaystyle dx/dt=I/\beta -\alpha x}$

${\displaystyle {\frac {d{\vec {x}}}{dt}}=-\alpha {\vec {x}}+{\frac {1}{\beta }}(I-\chi \Omega X)^{-1}\Omega {\vec {S}}}$

где — диагональная матрица с элементами на диагонали, основанными на физических параметрах мемристоров. Вектор — вектор генераторов напряжения, последовательно подключенных к мемристорам. Топология схемы входит только в оператор проектора , определенный в терминах матрицы цикла графа. Уравнение дает краткое математическое описание взаимодействий, обусловленных законами Кирхгофа. Интересно, что уравнение имеет много общих свойств с сетью Хопфилда , таких как существование функций Ляпунова и классических явлений туннелирования. ^[50] В контексте мемристивных сетей уравнение CTD может использоваться для прогнозирования поведения мемристивных устройств в различных рабочих условиях или для проектирования и оптимизации мемристивных схем для конкретных приложений. ${\displaystyle X}$ ${\displaystyle x_{i}}$ ${\displaystyle \alpha ,\beta ,\chi }$ ${\displaystyle {\vec {S}}}$ ${\displaystyle \Omega ^{2}=\Omega }$

Расширенные системы

Некоторые исследователи подняли вопрос о научной легитимности мемристорных моделей HP при объяснении поведения ReRAM . ^{[36] [37]} и предложили расширенные мемристорные модели для исправления выявленных недостатков. ^[25]

В одном из примеров ^[51] предпринимается попытка расширить структуру мемристивных систем, включив динамические системы, включающие производные более высокого порядка входного сигнала u ( t ) в виде разложения в ряд

${\displaystyle {\begin{aligned}y(t)&=g_{0}({\textbf {x}},u)u(t)+g_{1}({\textbf {x}},u){\operatorname {d} ^{2}u \over \operatorname {d} t^{2}}+g_{2}({\textbf {x}},u){\operatorname {d} ^{4}u \over \operatorname {d} t^{4}}+\ldots +g_{m}({\textbf {x}},u){\operatorname {d} ^{2m}u \over \operatorname {d} t^{2m}},\\{\dot {\textbf {x}}}&=f({\textbf {x}},u)\end{aligned}}}$

где m — положительное целое число, u ( t ) — входной сигнал, y ( t ) — выходной сигнал, вектор x представляет собой набор из n переменных состояния, описывающих устройство, а функции g и f — непрерывные функции . Это уравнение создает те же кривые гистерезиса пересечения нуля, что и мемристивные системы, но с другой частотной характеристикой, чем та, которая предсказывается мемристивными системами.

Другой пример предполагает включение значения смещения для учета наблюдаемого эффекта нанобатареи, который нарушает предсказанный эффект гистерезиса с защемлением при пересечении нуля. ^[25] ${\displaystyle a}$

${\displaystyle {\begin{aligned}y(t)&=g_{0}({\textbf {x}},u)(u(t)-a),\\{\dot {\textbf {x}}}&=f({\textbf {x}},u)\end{aligned}}}$

Реализация гистерезисных вольт-амперных мемристоров

Существуют реализации мемристоров с гистерезисной вольт-амперной кривой или как с гистерезисной вольт-амперной кривой, так и с гистерезисной вольт-амперной кривой [arXiv:2403.20051]. Мемристоры с гистерезисной вольт-амперной кривой используют сопротивление, зависящее от истории тока и напряжения, и сулят хорошие перспективы для будущего технологии памяти благодаря своей простой структуре, высокой энергоэффективности и высокой интеграции [DOI: 10.1002/aisy.202200053].

Мемристор из диоксида титана

Интерес к мемристору возродился, когда в 2007 году Р. Стэнли Уильямс из Hewlett Packard сообщил об экспериментальной твердотельной версии. ^{[52] [53] [54]} Статья была первой, в которой было продемонстрировано, что твердотельное устройство может иметь характеристики мемристора, основанные на поведении тонких наноразмерных пленок. Устройство не использует магнитный поток, как предполагал теоретический мемристор, и не хранит заряд, как это делает конденсатор, а вместо этого достигает сопротивления, зависящего от истории тока.

Хотя это и не упоминалось в первоначальных отчетах HP о мемристоре TiO ₂ , характеристики переключения сопротивления диоксида титана были первоначально описаны в 1960-х годах. ^[55]

Устройство HP состоит из тонкой (50 нм ) пленки диоксида титана между двумя электродами толщиной 5 нм , один из титана , другой из платины . Первоначально в пленке диоксида титана есть два слоя, один из которых имеет небольшое обеднение атомами кислорода . Вакансии кислорода действуют как носители заряда , что означает, что обедненный слой имеет гораздо более низкое сопротивление, чем не обедненный слой. При приложении электрического поля вакансии кислорода дрейфуют (см. Проводник быстрых ионов ), изменяя границу между слоями с высоким и низким сопротивлением. Таким образом, сопротивление пленки в целом зависит от того, сколько заряда было пропущено через нее в определенном направлении, что обратимо путем изменения направления тока. ^[17] Поскольку устройство HP демонстрирует проводимость быстрых ионов в наномасштабе, оно считается наноионным устройством . ^[56]

Мемристорность отображается только тогда, когда и легированный, и обедненный слои вносят вклад в сопротивление. Когда через мемристор проходит достаточно заряда, чтобы ионы больше не могли двигаться, устройство входит в состояние гистерезиса . Оно прекращает интегрировать q =∫ I  d t , а вместо этого удерживает q на верхней границе и M фиксированным, таким образом действуя как постоянный резистор, пока ток не изменит полярность.

Применение тонкопленочных оксидов в запоминающих устройствах уже некоторое время является областью активных исследований. В 2000 году IBM опубликовала статью о структурах, подобных описанным Уильямсом. ^[57] У Samsung есть патент США на переключатели на основе оксидных вакансий, подобные описанным Уильямсом. ^[58]

В апреле 2010 года лаборатории HP объявили, что у них есть практические мемристоры, работающие со временем переключения 1 нс (~1 ГГц) и размерами 3 нм на 3 нм, ^[59] что предвещает хорошее будущее этой технологии. ^{[60] При такой плотности она могла бы легко конкурировать с текущей технологией} флэш-памяти с размером менее 25 нм .

Мемристор на основе диоксида кремния

Кажется, мемистория была обнаружена в тонких нанопленках диоксида кремния еще в 1960-х годах. ^[61]

Однако гистерезисная проводимость в кремнии была связана с мемристивными эффектами только в 2009 году. ^[62] Совсем недавно, начиная с 2012 года, Тони Кеньон, Аднан Мехонич и их группа ясно продемонстрировали, что резистивное переключение в тонких пленках оксида кремния обусловлено образованием нитей кислородных вакансий в дефектно-инженерном диоксиде кремния, исследовав непосредственно движение кислорода под действием электрического смещения и визуализировав полученные проводящие нити с помощью проводящей атомно-силовой микроскопии. ^[63]

Полимерный мемристор

В 2004 году Кригер и Спитцер описали динамическое легирование полимерных и неорганических диэлектрических материалов, которое улучшило характеристики переключения и удержания, необходимые для создания функционирующих энергонезависимых ячеек памяти. ^[64] Они использовали пассивный слой между электродом и активными тонкими пленками, что улучшило извлечение ионов из электрода. В качестве этого пассивного слоя можно использовать проводник быстрых ионов , что позволяет значительно уменьшить поле извлечения ионов.

В июле 2008 года Ерохин и Фонтана заявили, что разработали полимерный мемристор раньше, чем недавно анонсированный мемристор на основе диоксида титана. ^[65]

В 2010 году Алибарт, Гамрат, Вийом и др. ^[66] представили новое гибридное органическое/ наночастичное устройство ( NOMFET  : Nanoparticle Organic Memory Field Effect Transistor), которое ведет себя как мемристор ^[67] и демонстрирует основное поведение биологического спайкового синапса. Это устройство, также называемое синапстором (синаптический транзистор), использовалось для демонстрации нейро-вдохновленной схемы (ассоциативная память, демонстрирующая павловское обучение). ^[68]

В 2012 году Крупи, Прадхан и Тозер описали доказательство концепции дизайна для создания нейронных синаптических схем памяти с использованием органических ионных мемристоров. ^[69] Синаптическая схема продемонстрировала долгосрочную потенциацию для обучения, а также забывание на основе бездеятельности. Используя сетку схем, образец света сохранялся и позже вызывался. Это имитирует поведение нейронов V1 в первичной зрительной коре , которые действуют как пространственно-временные фильтры, обрабатывающие визуальные сигналы, такие как края и движущиеся линии.

В 2012 году Ерохин и соавторы продемонстрировали стохастическую трехмерную матрицу с возможностями обучения и адаптации на основе полимерного мемристора. ^[70]

Многослойный мемристор

В 2014 году Бессонов и др. сообщили о гибком мемристивном устройстве, включающем гетероструктуру MoO _x / MoS _{2 ,} зажатую между серебряными электродами на пластиковой фольге. ^[71] Метод изготовления полностью основан на технологиях печати и обработки раствора с использованием двумерных слоистых дихалькогенидов переходных металлов (TMD). Мемристоры механически гибкие, оптически прозрачные и производятся с низкой стоимостью. Было обнаружено, что мемристивное поведение переключателей сопровождается выраженным мемемакативным эффектом. Высокая производительность переключения, продемонстрированная синаптическая пластичность и устойчивость к механическим деформациям обещают имитировать привлекательные характеристики биологических нейронных систем в новых вычислительных технологиях.

Атомристор

Атомристор определяется как электрические устройства, демонстрирующие мемристивное поведение в атомарно тонких наноматериалах или атомных листах. В 2018 году Ge и Wu et al. ^[72] в группе Akinwande в Техасском университете впервые сообщили об универсальном мемристивном эффекте в однослойных атомных листах TMD (MX2 _, M = Mo, W; и X = S, Se) на основе вертикальной структуры устройства металл-изолятор-металл (MIM). Позднее работа была распространена на однослойный гексагональный нитрид бора , который является самым тонким материалом памяти толщиной около 0,33 нм. ^[73] Эти атомристоры предлагают переключение без формовки и как униполярную, так и биполярную работу. Поведение переключения обнаружено в монокристаллических и поликристаллических пленках с различными проводящими электродами (золото, серебро и графен). Атомарно тонкие листы TMD изготавливаются с помощью CVD / MOCVD , что обеспечивает низкую стоимость изготовления. Впоследствии, используя преимущество низкого сопротивления «включения» и большого отношения включения/выключения, был доказан высокопроизводительный радиочастотный переключатель нулевой мощности на основе атомисторов MoS2 _или h-BN, что указывает на новое применение мемристоров для систем связи и подключения 5G , 6G и ТГц. ^{[74] [75]} В 2020 году атомистическое понимание механизма проводящей виртуальной точки было разъяснено в статье в журнале Nature nanotechnology. ^[76]

Сегнетоэлектрический мемристор

Сегнетоэлектрический мемристор ^[77] основан на тонком сегнетоэлектрическом барьере, зажатом между двумя металлическими электродами. Переключение поляризации сегнетоэлектрического материала путем приложения положительного или отрицательного напряжения к переходу может привести к изменению сопротивления на два порядка: R _OFF ≫ R _ON (эффект, называемый туннельным электросопротивлением). В общем случае поляризация не переключается резко. Изменение происходит постепенно посредством зарождения и роста сегнетоэлектрических доменов с противоположной поляризацией. Во время этого процесса сопротивление не равно ни R _ON , ни R _OFF , а находится между ними. Когда напряжение циклически изменяется, конфигурация сегнетоэлектрического домена меняется, что позволяет точно настроить значение сопротивления. Главные преимущества сегнетоэлектрического мемристора заключаются в том, что динамику сегнетоэлектрического домена можно настраивать, что дает возможность проектировать отклик мемристора, и в том, что изменения сопротивления обусловлены чисто электронными явлениями, что повышает надежность устройства, поскольку не происходит глубоких изменений в структуре материала.

Мемристор на основе углеродной нанотрубки

В 2013 году Агеев, Блинов и др. ^[78] сообщили о наблюдении мемристорного эффекта в структуре на основе вертикально выровненных углеродных нанотрубок, изучая пучки УНТ с помощью сканирующего туннельного микроскопа .

Позднее было установлено ^[79] , что мемристивное переключение УНТ наблюдается при наличии в нанотрубке неоднородной упругой деформации Δ L 0. Было показано, что механизм мемристивного переключения деформированных УНТ основан на формировании и последующем перераспределении неоднородной упругой деформации и пьезоэлектрического поля Edef в нанотрубке под действием внешнего электрического поля E ( x , t ).

Биомолекулярный мемристор

Биоматериалы были оценены для использования в искусственных синапсах и показали потенциал для применения в нейроморфных системах. ^[80] В частности, была исследована возможность использования биомемристора на основе коллагена в качестве искусственного синаптического устройства, ^[81] тогда как синаптическое устройство на основе лигнина продемонстрировало повышение или понижение тока при последовательных скачках напряжения в зависимости от знака напряжения ^[82], кроме того, натуральный шелковый фиброин продемонстрировал мемристивные свойства; ^[83] также изучаются спин-мемристивные системы на основе биомолекул. ^[84]

В 2012 году Сандро Каррара и соавторы предложили первый биомолекулярный мемристор с целью создания высокочувствительных биосенсоров. ^[85] С тех пор было продемонстрировано несколько мемристивных сенсоров . ^[86]

Спиновые мемристивные системы

Спинтронный мемристор

Чэнь и Ван, исследователи из компании Seagate Technology, производящей дисковые накопители , описали три примера возможных магнитных мемристоров. ^[87] В одном устройстве сопротивление возникает, когда спин электронов в одной секции устройства указывает в другом направлении, чем в другой секции, создавая «доменную стенку», границу между двумя секциями. Электроны, втекающие в устройство, имеют определенный спин, который изменяет состояние намагниченности устройства. Изменение намагниченности, в свою очередь, перемещает доменную стенку и изменяет сопротивление. Значимость работы привела к интервью IEEE Spectrum . ^[88] Первое экспериментальное доказательство спинтронного мемристора, основанного на движении доменной стенки спиновыми токами в магнитном туннельном переходе, было дано в 2011 году. ^[89]

Мемистория в магнитном туннельном переходе

Было высказано предположение, что магнитный туннельный переход действует как мемристор посредством нескольких потенциально взаимодополняющих механизмов, как внешних (окислительно-восстановительные реакции, захват/освобождение заряда и электромиграция внутри барьера), так и внутренних ( крутящий момент переноса спина ).

Внешний механизм

На основе исследований, проведенных в период с 1999 по 2003 год, Боуэн и др. опубликовали эксперименты в 2006 году на магнитном туннельном переходе (MTJ), наделенном бистабильными спин-зависимыми состояниями ^[90] ( резистивное переключение ). MTJ состоит из туннельного барьера SrTiO3 (STO), который разделяет полуметаллический оксид LSMO и ферромагнитный металлический CoCr электроды. Обычные два состояния сопротивления устройства MTJ, характеризующиеся параллельным или антипараллельным выравниванием намагниченности электрода, изменяются при приложении электрического поля. Когда электрическое поле прикладывается от CoCr к электроду LSMO, отношение туннельного магнитосопротивления (TMR) положительно. Когда направление электрического поля меняется на противоположное, TMR отрицательно. В обоих случаях обнаружены большие амплитуды TMR порядка 30%. Поскольку полностью спин-поляризованный ток течет от полуметаллического электрода LSMO, в модели Жюльера это изменение знака предполагает изменение знака эффективной спиновой поляризации интерфейса STO/CoCr. Происхождение этого эффекта множественного состояния связано с наблюдаемой миграцией Cr в барьер и его состоянием окисления. Изменение знака TMR может происходить из-за модификаций плотности состояний интерфейса STO/CoCr, а также из-за изменений в туннельном ландшафте на интерфейсе STO/CoCr, вызванных окислительно-восстановительными реакциями CrOx.

Отчеты о мемристивном переключении на основе MgO в MTJ на основе MgO появились, начиная с 2008 ^[91] и 2009 гг. ^[92] В то время как дрейф кислородных вакансий в изолирующем слое MgO был предложен для описания наблюдаемых мемристивных эффектов, ^[92] другим объяснением может быть захват/вывод заряда на локализованных состояниях кислородных вакансий ^[93] и его влияние ^[94] на спинтронику. Это подчеркивает важность понимания того, какую роль играют кислородные вакансии в мемристивной работе устройств, которые развертывают сложные оксиды с внутренним свойством, таким как сегнетоэлектричество ^[95] или мультиферроичность. ^[96]

Внутренний механизм

Состояние намагниченности MTJ может контролироваться крутящим моментом спин-передачи и, таким образом, посредством этого внутреннего физического механизма, может проявлять мемристивное поведение. Этот крутящий момент спина индуцируется током, протекающим через соединение, и приводит к эффективному способу достижения MRAM . Однако продолжительность времени, в течение которого ток протекает через соединение, определяет необходимое количество тока, т. е. заряд является ключевой переменной. ^[97]

Сочетание внутренних (спин-перенос крутящего момента) и внешних (резистивное переключение) механизмов естественным образом приводит к мемристивной системе второго порядка, описываемой вектором состояния x  = ( x ₁ , x ₂ ), где x ₁ описывает магнитное состояние электродов, а x ₂ обозначает резистивное состояние барьера MgO. В этом случае изменение x ₁ контролируется током (спиновый крутящий момент обусловлен высокой плотностью тока), тогда как изменение x ₂ контролируется напряжением (дрейф кислородных вакансий обусловлен сильными электрическими полями). Наличие обоих эффектов в мемристивном магнитном туннельном переходе привело к идее наноскопической системы синапс-нейрон. ^[98]

Спиновая мемристивная система

Принципиально иной механизм мемристивного поведения был предложен Першиным и Ди Вентрой . ^{[99] [100]} Авторы показывают, что определенные типы полупроводниковых спинтронных структур относятся к широкому классу мемристивных систем, как определено Чуа и Кангом. ^[2] Механизм мемристивного поведения в таких структурах полностью основан на степени свободы электронного спина, что обеспечивает более удобный контроль, чем ионный транспорт в наноструктурах. Когда внешний параметр управления (такой как напряжение) изменяется, регулировка поляризации электронного спина задерживается из-за процессов диффузии и релаксации, вызывающих гистерезис. Этот результат был ожидаем при изучении экстракции спина на интерфейсах полупроводник/ферромагнетик, ^[101] , но не был описан в терминах мемристивного поведения. В коротком временном масштабе эти структуры ведут себя почти как идеальный мемристор. ^[1] Этот результат расширяет возможный диапазон применений полупроводниковой спинтроники и делает шаг вперед в будущих практических приложениях.

Самонаводящийся канальный мемристор

В 2017 году Крис Кэмпбелл официально представил мемристор с самонаправляемым каналом (SDC). ^[102] Устройство SDC является первым мемристорным устройством, доступным на рынке для исследователей, студентов и энтузиастов электроники по всему миру. ^[103] Устройство SDC готово к работе сразу после изготовления. В активном слое Ge ₂ Se ₃ обнаруживаются гомеополярные связи Ge-Ge и происходит переключение. Три слоя, состоящие из Ge ₂ Se ₃ /Ag/Ge ₂ Se ₃ , непосредственно под верхним вольфрамовым электродом, смешиваются во время осаждения и совместно образуют слой источника серебра. Слой SnSe находится между этими двумя слоями, гарантируя, что слой источника серебра не будет находиться в прямом контакте с активным слоем. Поскольку серебро не мигрирует в активный слой при высоких температурах, а активный слой сохраняет высокую температуру стеклования около 350 °C (662 °F), устройство имеет значительно более высокие температуры обработки и эксплуатации: 250 °C (482 °F) и не менее 150 °C (302 °F) соответственно. Эти температуры обработки и эксплуатации выше, чем у большинства типов ионно-проводящих халькогенидных устройств, включая стекла на основе S (например, GeS), которые необходимо фотолегировать или термически отжигать. Эти факторы позволяют устройству SDC работать в широком диапазоне температур, включая длительную непрерывную работу при 150 °C (302 °F).

Реализация гистерезисных потокозарядных мемристоров

Существуют реализации мемристоров как с гистерезисной кривой ток-напряжение, так и с гистерезисной кривой поток-заряд [arXiv:2403.20051]. Мемристоры как с гистерезисной кривой ток-напряжение, так и с гистерезисной кривой поток-заряд используют мемристор, зависящий от истории потока и заряда. Эти мемристоры могут объединять функциональность арифметико-логического устройства и устройства памяти без передачи данных [DOI: 10.1002/adfm.201303365]. 

Интегрированный по времени Formingfree мемристор

Интегрированные по времени мемристоры Formingfree (TiF) демонстрируют гистерезисную кривую поток-заряд с двумя различимыми ветвями в диапазоне положительного смещения и с двумя различимыми ветвями в диапазоне отрицательного смещения. А мемристоры TiF также демонстрируют гистерезисную кривую ток-напряжение с двумя различимыми ветвями в диапазоне положительного смещения и с двумя различимыми ветвями в диапазоне отрицательного смещения. Состояние мемристора TiF может контролироваться как потоком, так и зарядом [DOI: 10.1063/1.4775718]. Мемристор TiF был впервые продемонстрирован Хайдемари Шмидт и ее командой в 2011 году [DOI: 10.1063/1.3601113]. Этот мемристор TiF состоит из тонкой пленки BiFeO ₃ между металлическими проводящими электродами, один из которых золотой, другой платиновый. Гистерезисная кривая поток-заряд мемристора TiF непрерывно изменяет свой наклон в одной ветви в положительном и в одной ветви в отрицательном диапазоне смещения (ветви записи) и имеет постоянный наклон в одной ветви в положительном и в одной ветви в отрицательном диапазоне смещения (ветви чтения) [arXiv:2403.20051]. Согласно Леону О. Чуа [Ссылка 1: 10.1.1.189.3614 ] наклон кривой поток-заряд соответствует мемристору мемристора или его внутренним переменным состояния. Мемристоры TiF можно рассматривать как мемристоры с постоянным мемристором в двух ветвях чтения и с реконфигурируемым мемристором в двух ветвях записи. Физическая модель мемристора, описывающая гистерезисные вольт-амперные кривые мемристора TiF, реализует статические и динамические внутренние переменные состояния в двух ветвях чтения и в двух ветвях записи [arXiv:2402.10358].

Статические и динамические внутренние переменные состояния нелинейных мемристоров могут использоваться для реализации операций на нелинейных мемристорах, представляющих линейные, нелинейные и даже трансцендентные, например, экспоненциальные или логарифмические, функции ввода-вывода.

Транспортные характеристики мемристора TiF в диапазоне малых токов и малых напряжений нелинейны. Эта нелинейность хорошо сопоставима с нелинейными характеристиками в диапазоне малых токов и малых напряжений основных бывших и нынешних строительных блоков в арифметико-логическом устройстве компьютеров фон Неймана, т. е. вакуумных ламп и транзисторов. В отличие от вакуумных ламп и транзисторов, выходной сигнал гистерезисных потокозарядных мемристоров, т. е. мемристоров TiF, не теряется при отключении рабочего питания перед сохранением выходного сигнала в памяти. Поэтому говорят, что гистерезисные потокозарядные мемристоры объединяют функциональность арифметико-логического устройства и запоминающего устройства без передачи данных [DOI: 10.1002/adfm.201303365]. Транспортные характеристики в диапазоне малых токов и малых напряжений гистерезисных токово-вольтных мемристоров линейны. Это объясняет, почему гистерезисные вольт-амперные мемристоры являются хорошо зарекомендовавшими себя блоками памяти и почему они не могут объединить функциональность арифметико-логического устройства и блока памяти без передачи данных [arXiv:2403.20051].

Потенциальные приложения

Мемристоры остаются лабораторной диковинкой, производимой пока в недостаточном количестве, чтобы найти коммерческое применение.

Потенциальное применение мемристоров — аналоговая память для сверхпроводящих квантовых компьютеров. ^[12]

Мемристоры потенциально могут быть преобразованы в энергонезависимую твердотельную память , которая может обеспечить большую плотность данных, чем жесткие диски со временем доступа, аналогичным DRAM , заменив оба компонента. ^[31] HP создала прототип памяти с перекрестной защелкой, которая может вместить 100 гигабит в квадратный сантиметр, ^[104] и предложила масштабируемую 3D-конструкцию (состоящую из до 1000 слоев или 1 петабита на см3 ⁾ . ^[105] В мае 2008 года HP сообщила, что ее устройство в настоящее время достигает примерно одной десятой скорости DRAM. ^[106] Сопротивление устройств будет считываться с помощью переменного тока , так что сохраненное значение не будет затронуто. ^[107] В мае 2012 года было сообщено, что время доступа было улучшено до 90 наносекунд, что почти в сто раз быстрее, чем у современной флэш-памяти. В то же время потребление энергии составило всего один процент от потребляемого флэш-памятью. ^[108]

Мемристоры применяются в программируемой логике ^[109] обработке сигналов , ^[110] сверхвысокоразрешающей визуализации ^[111] физических нейронных сетях , ^[112] системах управления , ^[113] реконфигурируемых вычислениях , ^[114] вычислениях в памяти , ^[115] интерфейсах мозг-компьютер ^[116] и RFID . ^[117] Мемристивные устройства потенциально используются для логического вывода с сохранением состояния, что позволяет заменить логические вычисления на основе КМОП ^[118] Было опубликовано несколько ранних работ в этом направлении. ^{[119] [120]}

В 2009 году простая электронная схема ^[121], состоящая из LC-сети и мемристора, использовалась для моделирования экспериментов по адаптивному поведению одноклеточных организмов. ^[122] Было показано, что, подвергаясь последовательности периодических импульсов, схема обучается и предвосхищает следующий импульс, аналогично поведению слизевика Physarum polycephalum , где вязкость каналов в цитоплазме реагирует на периодические изменения окружающей среды. ^[122] Приложения таких схем могут включать, например, распознавание образов . Проект DARPA SyNAPSE , финансируемый HP Labs, в сотрудничестве с Лабораторией нейроморфики Бостонского университета , разрабатывает нейроморфные архитектуры, которые могут быть основаны на мемристивных системах. В 2010 году Версаче и Чендлер описали модель MoNETA (Modular Neural Exploring Traveling Agent). ^[123] MoNETA — первая крупномасштабная модель нейронной сети, реализующая схемы всего мозга для питания виртуального и роботизированного агента с использованием мемристивного оборудования. ^[124] Применение структуры мемристорных перемычек в построении аналоговой мягкой вычислительной системы было продемонстрировано Меррихом-Баятом и Шураки. ^[125] В 2011 году они показали ^[126] , как мемристорные перемычки можно объединить с нечеткой логикой для создания аналоговой мемристивной нейро-нечеткой вычислительной системы с нечеткими входными и выходными терминалами. Обучение основано на создании нечетких отношений, вдохновленных правилом обучения Хебба .

В 2013 году Леон Чуа опубликовал учебное пособие, в котором подчеркивается широкий спектр сложных явлений и приложений, которые охватывают мемристоры, а также то, как их можно использовать в качестве энергонезависимой аналоговой памяти и как можно имитировать классические явления привыкания и обучения. ^[127]

Производные устройства

Мемистор и мемтранзистор

Мемистор и мемтранзистор — это транзисторные устройства, включающие в себя функцию мемристора.

Мемконденсаторы и меминдукторы

В 2009 году Ди Вентра , Першин и Чуа расширили ^[128] понятие мемристивных систем на емкостные и индуктивные элементы в форме мемконденсаторов и меминдукторов, свойства которых зависят от состояния и истории системы, дополнительно расширенной в 2013 году Ди Вентрой и Першиным. ^[22]

Мемфрактанс и мемфрактор, мемристор 2-го и 3-го порядка, мемконденсатор и меминдуктор

В сентябре 2014 года Мохамед-Салах Абделуахаб, Рене Лози и Леон Чуа опубликовали общую теорию мемристивных элементов 1-го, 2-го, 3-го и n-го порядков с использованием дробных производных . ^[129]

История

Прекурсоры

Некоторые утверждают, что сэр Хэмфри Дэви провел первые эксперименты, которые можно объяснить эффектами мемристора, еще в 1808 году. ^{[20] [130]} Однако первым сконструированным устройством подобного рода был мемистор (т. е. резистор памяти), термин, введенный в 1960 году Бернардом Уидроу для описания элемента схемы ранней искусственной нейронной сети под названием ADALINE . Несколько лет спустя, в 1968 году, Аргалл опубликовал статью, демонстрирующую эффекты переключения сопротивления TiO ₂ , которые впоследствии были заявлены исследователями из Hewlett Packard как свидетельство существования мемристора. ^{[55] [ необходима цитата ]}

Теоретическое описание

Леон Чуа постулировал свой новый двухполюсный элемент цепи в 1971 году. Он характеризовался соотношением между зарядом и потокосцеплением как четвертым фундаментальным элементом цепи. ^[1] Пять лет спустя он и его студент Сунг Мо Канг обобщили теорию мемристоров и мемристивных систем, включая свойство нулевого пересечения на кривой Лиссажу, характеризующей поведение тока и напряжения. ^[2]

Двадцать первый век

1 мая 2008 года Струков, Снайдер, Стюарт и Уильямс опубликовали статью в журнале Nature, в которой указали на связь между двухконтактным поведением переключения сопротивления, обнаруженным в наномасштабных системах, и мемристорами. ^[17]

23 января 2009 года Ди Вентра , Першин и Чуа расширили понятие мемристивных систем до емкостных и индуктивных элементов, а именно конденсаторов и индукторов , свойства которых зависят от состояния и истории системы. ^[128]

В июле 2014 года группа MeMOSat/ LabOSat ^[131] (состоящая из исследователей из Национального университета генерала Сан-Мартина (Аргентина), INTI, CNEA и CONICET ) вывела устройства памяти на низкую околоземную орбиту . ^[132] С тех пор семь миссий с различными устройствами ^[133] проводят эксперименты на низких орбитах на борту спутников Ñu-Sat компании Satellogic . ^{[134] [135] [ необходимо разъяснение ]}

7 июля 2015 года компания Knowm Inc. объявила о коммерческом выпуске мемристоров с самонаводящимся каналом (SDC). ^[136] Эти устройства по-прежнему доступны в небольших количествах.

13 июля 2018 года был запущен MemSat (спутник мемристоров) для запуска полезной нагрузки для оценки мемристоров. ^[137]

В 2021 году Дженнифер Рапп и Мартин Базант из Массачусетского технологического института начали исследовательскую программу «Lithionics» для изучения применений лития за пределами его использования в электродах аккумуляторов , включая мемристоры на основе оксида лития в нейроморфных вычислениях . ^{[138] [139]}

В мае 2023 года компания TECHiFAB GmbH [https://techifab.com/] объявила о коммерческом выпуске мемристоров TiF. [arXiv: 2403.20051, arXiv: 2402.10358] Эти мемристоры TiF остаются доступными в малых и средних количествах.

В выпуске журнала Science Magazine за сентябрь 2023 года китайские ученые Вэньбинь Чжан и др. описали разработку и тестирование интегральной схемы на основе мемристора , предназначенной для значительного повышения скорости и эффективности задач машинного обучения и искусственного интеллекта , оптимизированной для приложений периферийных вычислений . ^[140]

Смотрите также

• Портал электроники

• 3D XPoint
• Электрический элемент
• Гибридный куб памяти
• Список новых технологий
• Нейроморфная инженерия
• Транситор

Сноски

1. Для эксперимента, который показывает такую ​​характеристику для обычной разрядной трубки, см. Bharathwaj Muthuswamy (2013-10-03). Физическая мемристорная фигура Лиссажу – через YouTube.Видео также иллюстрирует, как интерпретировать отклонения в характеристиках зажатого гистерезиса физических мемристоров.

Ссылки

1. Chua, L. (1971). «Мемристор — отсутствующий элемент схемы». Труды IEEE по теории цепей . 18 (5): 507–519. CiteSeerX 10.1.1.189.3614 . doi :10.1109/TCT.1971.1083337. 
2. Чуа, ЛО; Канг, СМ (1976-01-01), "Мемристивные устройства и системы", Труды IEEE , 64 (2): 209–223, doi :10.1109/PROC.1976.10092, S2CID  6008332
3. Першин, YV; Ди Вентра, M. (2019). "Простой тест для идеальных мемристоров". Journal of Physics D: Applied Physics . 52 (1): 01LT01. arXiv : 1806.07360 . Bibcode : 2019JPhD...52aLT01P. doi : 10.1088/1361-6463/aae680. S2CID  53506924.
4. Kim, J.; Pershin, YV; Yin, M.; Datta, T.; Di Ventra, M. (2019). «Экспериментальное доказательство того, что память с переключением сопротивления не является мемристорами». Advanced Electronic Materials . arXiv : 1909.07238 . doi : 10.1002/aelm.202000010. S2CID  202577242.
5. Knoepfel, H. (1970), Импульсные сильные магнитные поля , Нью-Йорк: North-Holland , стр. 37, уравнение (2.80)
6. Muthuswamy, Bharathwaj; Banerjee, Santo (2019). Введение в нелинейные цепи и сети . Springer International. ISBN 978-3-319-67325-7.
7. Пол Л. Пенфилд-младший (1974). "1. Формулы частоты-мощности для переходов Джозефсона". V. Методы микроволнового и миллиметрового диапазона (PDF) (Отчет). стр. 31–32. QPR № 113.
8. Лангенберг, Д.Н. (1974), "Физическая интерпретация термина cos ⁡ φ {\displaystyle \cos \phi} и значения для детекторов" (PDF) , Revue de Physique Appliquée , 9 : 35–40, doi : 10.1051/rphysap :019740090103500
9. Педерсен, Н. Ф. и др. (1972), «Зависимость магнитного поля и добротность плазменного резонанса Джозефсона» (PDF) , Physical Review B , 11 (6): 4151–4159, Bibcode : 1972PhRvB...6.4151P, doi : 10.1103/PhysRevB.6.4151
10. Педерсен, Н. Ф.; Финнеган, Т. Ф.; Лангенберг, Д. Н. (1974). «Доказательства существования тока интерференции квазичастиц-пар Джозефсона». Low Temperature Physics-LT 13. Бостон, Массачусетс: Springer US. стр. 268–271. doi :10.1007/978-1-4684-2688-5_52. ISBN 978-1-4684-2690-8.
11. Томпсон, Э.Д. (1973), «Поток мощности для элементов Джозефсона», IEEE Trans. Electron Devices , 20 (8): 680–683, Bibcode : 1973ITED...20..680T, doi : 10.1109/T-ED.1973.17728
12. Peotta, A.; Di Ventra, M. (2014), "Сверхпроводящие мемристоры", Physical Review Applied , 2 (3): 034011-1–034011-10, arXiv : 1311.2975 , Bibcode : 2014PhRvP...2c4011P, doi : 10.1103/PhysRevApplied.2.034011, S2CID  119020953
13. Muthuswamy, B.; Jevtic, J.; Iu, HHC; Subramaniam, CK; Ganesan, K.; Sankaranarayanan, V.; Sethupathi, K.; Kim, H.; Shah, M. Pd.; Chua, LO (2014). "Моделирование мемристоров". 2014 IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS) . стр. 490–493. doi :10.1109/ISCAS.2014.6865179. ISBN 978-1-4799-3432-4. S2CID  13061426.
14. Sah, M.; et al. (2015), «Общая модель мемристоров с паразитными компонентами», IEEE TCAS I: Regular Papers , 62 (3): 891–898
15. Чуа, ЛО; Ценг, К. (1974), «Модель мемристивной схемы для диодов с pn-переходом», Международный журнал теории цепей и приложений , 2 (4): 367–389, doi :10.1002/cta.4490020406
16. Чуа, Леон (28.01.2011). "Резистивные переключающие запоминающие устройства — это мемристоры". Прикладная физика A. 102 ( 4): 765–783. Bibcode : 2011ApPhA.102..765C. doi : 10.1007/s00339-011-6264-9 .
17. Струков, Дмитрий Б.; Снайдер, Грегори С.; Стюарт, Дункан Р.; Уильямс, Р. Стэнли (2008). «Найден пропавший мемристор» (PDF) . Nature . 453 (7191): 80–83. Bibcode : 2008Natur.453...80S. doi : 10.1038/nature06932. PMID  18451858. S2CID  4367148.
18. FAQ по мемристорам, Hewlett-Packard , получено 03.09.2010
19. Уильямс, RS (2008). «Как мы нашли пропавший мемристор» (PDF) . IEEE Spectrum . 45 (12): 28–35. doi :10.1109/MSPEC.2008.4687366. S2CID  27319894. Архивировано из оригинала (PDF) 2018-03-26 . Получено 2018-03-26 .
20. Clarke, P. (2012-05-23), «Мемристору 200 лет, говорят ученые», EE Times , получено 2012-05-25
21. Meuffels, P.; Soni, R. (2012). «Фундаментальные вопросы и проблемы в реализации мемристоров». arXiv : 1207.7319 [cond-mat.mes-hall].
22. Ди Вентра, М.; Pershin, YV (2013), "On the physical properties of memristive, memcapacitive and meminductive systems", Nanotechnology , 24 (25): 255201, arXiv : 1302.7063 , Bibcode :2013Nanot..24y5201D, CiteSeerX 10.1.1.745.8657 , doi : 10.1088/0957-4484/24/25/255201, PMID  23708238, S2CID  14892809 
23. Sundqvist, Kyle M.; Ferry, David K.; Kish, Laszlo B. (2017-11-21). «Уравнения мемристора: неполная физика и неопределенная пассивность/активность». Fluctuation and Noise Letters . 16 (4): 1771001–519. arXiv : 1703.09064 . Bibcode : 2017FNL....1671001S. doi : 10.1142/S0219477517710018. S2CID  1408810.
24. Авраам, Айзек (2018-07-20). «Дело об отклонении мемристора как фундаментального элемента схемы». Scientific Reports . 8 (1): 10972. Bibcode :2018NatSR...810972A. doi :10.1038/s41598-018-29394-7. PMC 6054652 . PMID  30030498. 
25. Valov, I.; et al. (2013), "Нанобатареи в резистивных переключателях на основе окислительно-восстановительных процессов требуют расширения теории мемристоров", Nature Communications , 4 (4): 1771, arXiv : 1303.2589 , Bibcode : 2013NatCo...4.1771V, doi : 10.1038/ncomms2784, PMC 3644102 , PMID  23612312 
26. Маркс, П. (2008-04-30), «Инженеры находят «недостающее звено» электроники», New Scientist , получено 2008-04-30
27. Зидан, Мохаммед А.; Страхан, Джон Пол; Лу, Вэй Д. (2018-01-08). «Будущее электроники на основе мемристивных систем». Nature Electronics . 1 (1): 22–29. doi :10.1038/s41928-017-0006-8. S2CID  187510377.
28. Мемристорные диски HP емкостью 100 ТБ появятся к 2018 году — если повезет, признает технологический титан, 01.11.2013
29. Искусственные синапсы могут привести к созданию усовершенствованной компьютерной памяти и машин, имитирующих биологический мозг, HRL Laboratories , 2012-03-23 , получено 2012-03-30
30. Буш, С. (2008-05-02), «HP nano device implements memristor», Electronics Weekly
31. Kanellos, M. (2008-04-30), "HP создает память из когда-то теоретической схемы", CNET News , получено 2008-04-30
32. Меллор, К. (2011-10-10), "HP и Hynix будут производить мемристорные товары к 2013 году", The Register , получено 2012-03-07
33. Кортленд, Р. (01.04.2011). «Мемристоры...изготовлены из крови?». IEEE Spectrum . Получено 07.03.2012 .
34. Джонсен, Г. К. (24.03.2011). «Мемристивная модель электроосмоса в коже». Physical Review E. 83 ( 3): 031916. Bibcode : 2011PhRvE..83c1916J. doi : 10.1103/PhysRevE.83.031916. PMID  21517534. S2CID  46437206.
35. МакАлпайн, К. (2011-03-02), "Потовые протоки делают кожу мемристором", New Scientist , 209 (2802): 16, Bibcode : 2011NewSc.209...16M, doi : 10.1016/S0262-4079(11)60481-8 , получено 07.03.2012
36. Clarke, P. (2012-01-16), "Memristor brouhaha bubbles under", EETimes , получено 2012-03-02
37. Marks, P. (2012-02-23), "Онлайн-ссора по поводу того, кто присоединяется к клубу мемристоров", New Scientist , получено 2012-03-19
38. Meuffels, P.; Schroeder, H. (2011), "Комментарий к "Экспоненциальный ионный дрейф: быстрое переключение и низкая волатильность тонкопленочных мемристоров" Д. Б. Струкова и Р. С. Уильямса в Appl. Phys. A (2009) 94: 515–519", Applied Physics A , 105 (1): 65–67, Bibcode :2011ApPhA.105...65M, doi :10.1007/s00339-011-6578-7, S2CID  95168959
39. Kish, Laszlo B.; Granqvist, Claes G.; Khatri, Sunil P.; Wen, He (2014). «Демоны: демон Максвелла, двигатель Сциларда и стирание–диссипация Ландауэра». Международный журнал современной физики: Серия конференций . 33 : 1460364. arXiv : 1412.2166 . Bibcode : 2014IJMPS..3360364K. doi : 10.1142/s2010194514603640. S2CID  44851287.
40. Киш, Л. Б.; Хатри, С. П.; Гранквист, К. Г.; Смулко, Дж. М. (2015). «Критические замечания о принципе стирания-рассеивания Ландауэра: включая заметки о демонах Максвелла и двигателях Сциларда». Международная конференция по шуму и флуктуациям (ICNF) 2015 г. . стр. 1–4. doi :10.1109/ICNF.2015.7288632. ISBN 978-1-4673-8335-6.
41. Слипко, ВА; Першин, Ю.В.; Ди Вентра, М. (2013), «Изменение состояния мемристивной системы с помощью белого шума», Physical Review E , 87 (1): 042103, arXiv : 1209.4103 , Bibcode : 2013PhRvE..87a2103L, doi : 10.1103/PhysRevE.87.012103, PMID  23410279, S2CID  2237458
42. Хашем, Н.; Дас, С. (2012), "Анализ времени переключения мемристоров с бинарным оксидом с помощью нелинейной модели" (PDF) , Applied Physics Letters , 100 (26): 262106, Bibcode :2012ApPhL.100z2106H, doi :10.1063/1.4726421, заархивировано из оригинала (PDF) 24.09.2015 , извлечено 09.08.2012
43. Linn, E.; Siemon, A.; Waser, R .; Menzel, S. (2014-03-23). ​​«Применимость хорошо известных мемристивных моделей для моделирования резистивных коммутационных устройств». IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers . 61 (8): 2402–2410. arXiv : 1403.5801 . Bibcode : 2014arXiv1403.5801L. doi : 10.1109/TCSI.2014.2332261. S2CID  18673562.
44. Гарлинг, К. (2012-07-25), «Ученые подвергают сомнению заявление HP о недостающем звене памяти компьютера», Wired.com , получено 2012-09-23
45. Чуа, Л. (2012-06-13), Мемристоры: прошлое, настоящее и будущее (PDF) , заархивировано из оригинала (PDF) 2014-03-08 , извлечено 2013-01-12
46. Адхикари, СП; Сах, МП; Хёнсук, К.; Чуа, ЛО (2013), «Три отпечатка пальцев мемристора», IEEE Transactions on Circuits and Systems I , 60 (11): 3008–3021, doi :10.1109/TCSI.2013.2256171, S2CID  12665998
47. Першин, Я. В.; Ди Вентра, М. (2011), «Эффекты памяти в сложных материалах и наномасштабных системах», Advances in Physics , 60 (2): 145–227, arXiv : 1011.3053 , Bibcode : 2011AdPhy..60..145P, doi : 10.1080/00018732.2010.544961, S2CID  119098973
48. Биолек, Д.; Биолек, З.; Биолкова, В. (2011), «Зажатые петли гистерезиса идеальных мемристоров, мемконденсаторов и меминдукторов должны быть «самопересекающимися»", Electronics Letters , 47 (25): 1385–1387, Bibcode : 2011ElL....47.1385B, doi : 10.1049/el.2011.2913
49. Каравелли и др. (2017). «Сложная динамика мемристивных цепей: аналитические результаты и универсальная медленная релаксация». Physical Review E. 95 ( 2): 022140. arXiv : 1608.08651 . Bibcode : 2017PhRvE..95b2140C. doi : 10.1103/PhysRevE.95.022140. PMID  28297937. S2CID  6758362.
50. Caravelli; et al. (2021). "Глобальная минимизация посредством классического туннелирования с помощью коллективного формирования силового поля". Science Advances . 7 (52): 022140. arXiv : 1608.08651 . Bibcode :2021SciA....7.1542C. doi :10.1126/sciadv.abh1542. PMID  28297937. S2CID  231847346.
51. Mouttet, B. (2012). «Мемисторы и немемристивные кривые гистерезиса пересечения нуля». arXiv : 1201.2626 [cond-mat.mes-hall].
52. Филдс, Дж. (2007-11-13), Получение большего от закона Мура, BBC News , получено 2008-04-30
53. Тейлор, АГ (2007), «Нанотехнологии на Северо-Западе» (PDF) , Бюллетень для инженеров-электриков и электронщиков Орегона , 51 (1): 1
54. Стэнли Уильямс, HP Labs , заархивировано из оригинала 2011-07-19 , извлечено 2011-03-20
55. Argall, F. (1968), «Явления переключения в тонких пленках оксида титана», Solid-State Electronics , 11 (5): 535–541, Bibcode : 1968SSEle..11..535A, doi : 10.1016/0038-1101(68)90092-0
56. Terabe, K.; Hasegawa, T.; Liang, C.; Aono, M. (2007), «Управление локальным ионным транспортом для создания уникальных функциональных наноустройств на основе ионных проводников», Science and Technology of Advanced Materials , 8 (6): 536–542, Bibcode : 2007STAdM...8..536T, doi : 10.1016/j.stam.2007.08.002
57. Бек, А. и др. (2000), «Воспроизводимый эффект переключения в тонких оксидных пленках для приложений памяти», Applied Physics Letters , 77 (1): 139, Bibcode : 2000ApPhL..77..139B, doi : 10.1063/1.126902
58. Стефанович, Генрих; Чо, Чунг-рэ; Ю, Ин-кён; Ли, Ын-хон; Чо, Сунг-ил; Мун, Чан-вук (2006) «Структура электрода, имеющая по крайней мере два оксидных слоя, и энергонезависимое запоминающее устройство, имеющее то же самое» Патент США 7,417,271
59. Поиски пропавшего мемристора - Р. Стэнли Уильямс, 21.01.2010
60. Маркофф, Дж. (2010-04-07), «HP видит революцию в чипах памяти», New York Times
61. Кавехей, О.; Икбал, А.; Ким, YS; Эшрагян, К.; Аль-Сарави, С.Ф.; Эбботт, Д. (2010). «Четвертый элемент: характеристики, моделирование и электромагнитная теория мемристора». Труды Королевского общества A: Математические, физические и инженерные науки . 466 (2120): 2175–2202. arXiv : 1002.3210 . Bibcode : 2010RSPSA.466.2175K. doi : 10.1098/rspa.2009.0553. S2CID  7625839.
62. Бен-Джамаа, М. Х.; Каррара, С.; Георгиу, Дж.; Архонтас, Н.; Де Микели, Г. (2009), «Изготовление мемристоров с использованием поликристаллических кремниевых нанопроводов», Труды 9-й конференции IEEE по нанотехнологиям , 1 (1): 152–154
63. Mehonic, A.; Cueff, S.; Wojdak, M., …; Kenyon, AJ (2012). «Резистивное переключение в пленках субоксида кремния» (PDF) . Журнал прикладной физики . 111 (7): 074507–074507–9. Bibcode : 2012JAP...111g4507M. doi : 10.1063/1.3701581.{{cite journal}}: CS1 maint: multiple names: authors list (link)
64. Кригер, Дж. Х.; Спитцер, С. М. (2004), «Нетрадиционная энергонезависимая память на основе явлений переключения и сохранения в полимерных тонких пленках», Труды симпозиума по технологиям энергонезависимой памяти 2004 года , IEEE , стр. 121, doi : 10.1109/NVMT.2004.1380823, ISBN 978-0-7803-8726-3, S2CID  7189710
65. Ерохин, В.; Фонтана, М.П. (2008). «Электрохимически управляемое полимерное устройство: мемристор (и не только), найденный два года назад». arXiv : 0807.0333 [cond-mat.soft].
66. An; Alibart, F.; Pleutin, S.; Guerin, D.; Novembre, C.; Lenfant, S.; Lmimouni, K.; Gamrat, C.; Vuillaume, D. (2010). «Органический наночастичный транзистор, ведущий себя как биологический синапс». Advanced Functional Materials . 20 (2): 330–337. arXiv : 0907.2540 . doi :10.1002/adfm.200901335. S2CID  16335153.
67. Алибарт, Ф.; Плейтин, С.; Бихлер, О.; Гамрат, К.; Серрано-Готарредона, Т.; Линарес-Барранко, Б.; Вийом, Д. (2012). «Мемристивные наночастицы/органический гибридный синапстор для нейровычислений». Передовые функциональные материалы . 22 (3): 609–616. arXiv : 1112.3138 . дои : 10.1002/adfm.201101935. hdl : 10261/83537. S2CID  18687826.
68. Павлов; Транзисторы, органические; Бихлер, О.; Чжао, В.; Алибарт, Ф.; Плейтин, С.; Ленфант, С.; Вийом, Д.; Гамрат, К. (2013). «Ассоциативное обучение собак Павлова продемонстрировано на органических транзисторах, подобных синаптическим». Neural Computation . 25 (2): 549–566. arXiv : 1302.3261 . Bibcode :2013arXiv1302.3261B. doi :10.1162/NECO_a_00377. PMID  22970878. S2CID  16972302.
69. Крупи, М.; Прадхан, Л.; Тозер, С. (2012), «Моделирование нейронной пластичности с помощью мемристоров» (PDF) , IEEE Canadian Review , 68 : 10–14
70. Ерохин, В.; Берзина, Т.; Горшков, К.; Каморани, П.; Пуччи, А.; Риччи, Л.; Руджери, Г.; Сигнала, Р.; Шюц, А. (2012). «Стохастическая гибридная 3D-матрица: обучение и адаптация электрических свойств». Журнал химии материалов . 22 (43): 22881. doi :10.1039/C2JM35064E.
71. Бессонов, А.А. и др. (2014), «Слоистые мемристивные и мемемкостные переключатели для печатной электроники», Nature Materials , 14 (2): 199–204, Bibcode : 2015NatMa..14..199B, doi : 10.1038/nmat4135, PMID  25384168
72. Ge, Ruijing; Wu, Xiaohan; Kim, Myungsoo; Shi, Jianping; Sonde, Sushant; Tao, Li; Zhang, Yanfeng; Lee, Jack C.; Akinwande, Deji (2017-12-19). "Атомристор: нелетучее переключение сопротивления в атомных листах дихалькогенидов переходных металлов". Nano Letters . 18 (1): 434–441. Bibcode : 2018NanoL..18..434G. doi : 10.1021/acs.nanolett.7b04342 . PMID  29236504.
73. Ву, Сяохань; Ге, Жуйцзин; Чен, По-Ан; Чоу, Гарри; Чжан, Чжэпэн; Чжан, Яньфэн; Банерджи, Санджай; Чан, Мэн-Сюэ; Ли, Джек С.; Акинванде, Деджи (апрель 2019 г.). «Самая тонкая энергонезависимая память на основе монослоя h-BN». Продвинутые материалы . 31 (15): 1806790. Бибкод : 2019AdM....3106790W. дои : 10.1002/adma.201806790. PMID  30773734. S2CID  73505661.
74. Ким, Мёнсу; Ге, Руйцзин; Ву, Сяохан; Лан, Син; Тайс, Джесси; Ли, Джек К.; Акинванде, Деджи (2018). «Радиочастотные переключатели с нулевым статическим напряжением на основе атомисторов MoS2». Nature Communications . 9 (1): 2524. Bibcode :2018NatCo...9.2524K. doi :10.1038/s41467-018-04934-x. PMC 6023925 . PMID  29955064. 
75. «На пути к коммутаторам связи 6G с нулевым энергопотреблением с использованием атомных листов». Nature Electronics . 5 (6): 331–332. Июнь 2022. doi :10.1038/s41928-022-00767-1. S2CID  249221166.
76. Hus, Saban M.; Ge, Ruijing; Chen, Po-An; Liang, Liangbo; Donnelly, Gavin E.; Ko, Wonhee; Huang, Fumin; Chiang, Meng-Hsueh; Li, An-Ping; Akinwande, Deji (январь 2021 г.). «Наблюдение за однодефектным мемристором в атомном листе MoS2». Nature Nanotechnology . 16 (1): 58–62. Bibcode :2021NatNa..16...58H. doi :10.1038/s41565-020-00789-w. PMID  33169008. S2CID  226285710.
77. Chanthbouala, A.; et al. (2012), "Сегнетоэлектрический мемристор", Nature Materials , 11 (10): 860–864, arXiv : 1206.3397 , Bibcode : 2012NatMa..11..860C, doi : 10.1038/nmat3415, PMID  22983431, S2CID  10372470
78. Агеев, О.А.; Блинов Ю Ф.; Ильин, О.И.; Коломийцев А.С.; Коноплев Б.Г.; Рубашкина, М.В.; Смирнов В.А.; Федотов, А.А. (11 декабря 2013 г.). «Мемристорный эффект на пучках вертикально ориентированных углеродных нанотрубок, проверенный с помощью сканирующей туннельной микроскопии». Техническая физика . 58 (12): 1831–1836. Бибкод : 2013JTePh..58.1831A. дои : 10.1134/S1063784213120025. S2CID  53003312.
79. Ильина, Марина В.; Ильин Олег И.; Блинов Юрий Ф.; Смирнов Владимир А.; Коломийцев Алексей С.; Федотов Александр Александрович; Коноплев Борис Георгиевич; Агеев, Олег А. (октябрь 2017 г.). «Мемристивный механизм переключения вертикально ориентированных углеродных нанотрубок». Карбон . 123 : 514–524. Бибкод : 2017Carbo.123..514I. doi :10.1016/j.carbon.2017.07.090.
80. Пак, Ёнджун; Ким, Мин-Кю; Ли, Джанг-Сик (2020-07-16). «Развивающиеся устройства памяти для искусственных синапсов». Журнал химии материалов C. 8 ( 27): 9163–9183. doi :10.1039/D0TC01500H. S2CID  219912115.
81. Raeis-Hosseini, Niloufar; Park, Youngjun; Lee, Jang-Sik (2018). «Гибкие искусственные синаптические устройства на основе коллагена из рыбного белка с пластичностью, зависящей от времени спайка». Advanced Functional Materials . 28 (31): 1800553. doi :10.1002/adfm.201800553. S2CID  104277945.
82. Пак, Ёнджун; Ли, Джанг-Сик (2017-09-26). «Искусственные синапсы с краткосрочной и долгосрочной памятью для импульсных нейронных сетей на основе возобновляемых материалов». ACS Nano . 11 (9): 8962–8969. doi :10.1021/acsnano.7b03347. PMID  28837313.
83. Хота, Мринал К.; Бера, Милан К.; Кунду, Банани; Кунду, Субхас К.; Маити, Чинмей К. (2012). «Прозрачный биомемристор на основе белка фиброина натурального шелка». Передовые функциональные материалы . 22 (21): 4493–4499. дои : 10.1002/adfm.201200073. S2CID  137399893.
84. Кардона-Серра, Сальвадор; Розалени, Лорена Э.; Хименес-Сантамарина, Сильвия; Мартинес-Хиль, Луис; Гаита-Ариньо, Алехандро (16 декабря 2020 г.). «На пути к перестраиваемым многосостоятельным мемристивным материалам на основе пептидов». Физическая химия Химическая физика . 23 (3): 1802–1810. дои : 10.1039/D0CP05236A. hdl : 10550/79239 . PMID  33434247. S2CID  231595640.
85. Milano, G.; Porro, S.; Valov, I.; Ricciardi, C. (2019). «Последние разработки и перспективы для мемристивных устройств на основе металлоксидных нанопроволок». Advanced Electronic Materials . 5 (9): 1800909. doi :10.1002/aelm.201800909. S2CID  139445142.
86. Каррара, С. (2021). «Рождение новой области: мемристивные датчики. Обзор». Журнал датчиков IEEE . 21 (11): 12370–12378. Bibcode : 2021ISenJ..2112370C. doi : 10.1109/JSEN.2020.3043305. S2CID  234542676.
87. Ван, X.; Чэнь, Y.; Си, H.; Димитров, D. (2009), «Спинтронный мемристор через движение намагничивания, вызванное спиновым моментом», IEEE Electron Device Letters , 30 (3): 294–297, Bibcode : 2009IEDL...30..294W, doi : 10.1109/LED.2008.2012270, S2CID  39590957
88. Savage, N. (2009-03-16). "Spintronic Memristor". IEEE Spectrum . Архивировано из оригинала 2010-12-24 . Получено 2011-03-20 .
89. Чантбуала, А.; Мацумото, Р.; Гроллер, Дж.; Крос, В.; Анан, А.; Ферт, А.; Хвальковский А.В.; Звездин, К.А.; Нисимура, К.; Нагамин, Ю.; Маэхара, Х.; Цунэкава, К.; Фукусима, А.; Юаса, С. (10 апреля 2011 г.). «Движение доменной стенки, индуцированное вертикальным током, в магнитных туннельных переходах на основе MgO с низкой плотностью тока». Физика природы . 7 (8): 626–630. arXiv : 1102.2106 . Бибкод : 2011NatPh...7..626C. дои : 10.1038/nphys1968. S2CID  119221544.
90. Боуэн, М.; Морис, Ж.-Л.; Бартелеми, А.; Прод'омм, П.; Жаке, Э.; Контур, Ж.-П.; Имхофф, Д.; Коллиекс, К. (2006). «Созданное смещением магнитное туннельное соединение с бистабильными спин-зависимыми состояниями». Applied Physics Letters . 89 (10): 103517. Bibcode : 2006ApPhL..89j3517B. doi : 10.1063/1.2345592.
91. Halley, D.; Majjad, H.; Bowen, M.; Najjari, N.; Henry, Y.; Ulhaq-Bouillet, C.; Weber, W.; Bertoni, G.; Verbeeck, J.; Van Tendeloo, G. (2008). "Электрическое переключение в магнитных туннельных переходах Fe/Cr/MgO/Fe". Applied Physics Letters . 92 (21): 212115. Bibcode : 2008ApPhL..92u2115H. doi : 10.1063/1.2938696.
92. Krzysteczko, P.; Günter, R.; Thomas, A. (2009), "Memristive switching of MgO based magnetic tunnel junctions", Applied Physics Letters , 95 (11): 112508, arXiv : 0907.3684 , Bibcode : 2009ApPhL..95k2508K, CiteSeerX 10.1.1.313.2571 , doi : 10.1063/1.3224193, S2CID  15383692 
93. Бертин, Эрик; Халли, Дэвид; Генри, Ив; Наджари, Набиль; Маджад, Хишам; Боуэн, Мартин; Дакоста, Виктор; Арабски, Яцек; Дудин, Бернард (2011), "Модель случайного барьера с двумя ячейками для резистивного переключения в туннельных барьерах", Журнал прикладной физики , 109 (8): 013712–013712–5, Bibcode : 2011JAP...109a3712D, doi : 10.1063/1.3530610 , получено 15 декабря 2014 г.
94. Шлейхер, Ф.; Халисдемир, У.; Лакур, Д.; Галларт, М.; Букари, С.; Шмербер, Г.; Давен, В.; Паниссод, П.; Хэлли, Д.; Маджад, Х.; Генри, Ю.; Леконт, Б.; Булар, А.; Спор, Д.; Бейер, Н.; Кибер, К.; Стерницкий, Э.; Крегут, О.; Зиглер, М.; Монтень, Ф.; Борепер, Э.; Гиллиот, П.; Хен, М.; Боуэн, М. (2014-08-04), "Локализованные состояния в усовершенствованных диэлектриках с точки зрения спин- и симметрийно-поляризованного туннелирования через MgO", Nature Communications , 5 : 4547, Bibcode : 2014NatCo...5.4547S, doi : 10.1038/ncomms5547 , PMID  25088937
95. Гарсия, В.; Бибес, М.; Бохер, Л.; Валенсия, С.; Кронаст, Ф.; Крассус, А.; Мойя, Х.; Энуз-Ведренн, С.; Глотер, А.; Имхофф, Д.; Деранлот, К.; Матур, Н. Д.; Фюзил, С.; Бузехоуан, К.; Бартелеми, А. (2010-02-26), "Сегнетоэлектрический контроль спиновой поляризации", Science , 327 (5969): 1106–1110, Bibcode : 2010Sci...327.1106G, doi : 10.1126/science.1184028 , PMID  20075211, S2CID  206524358
96. Pantel, D.; Goetze, S.; Hesse, D.; Alexe, M. (2012-02-26), "Обратимое электрическое переключение спиновой поляризации в мультиферроидных туннельных переходах", Nature Materials , 11 (4): 289–293, Bibcode : 2012NatMa..11..289P, doi : 10.1038/nmat3254, PMID  22367005
97. Хуай, И. (декабрь 2008 г.), «MRAM с передачей спинового крутящего момента (STT-MRAM): проблемы и перспективы» (PDF) , AAPPS Bulletin , 18 (6): 33–40, архивировано из оригинала (PDF) 2012-03-23
98. Кшистечко, П.; Мюнхенбергер, Дж.; Шеферс, М.; Рейсс, Г.; Томас, А. (2012), «Мемристивный магнитный туннельный переход как наноскопическая система синапс-нейрон», Advanced Materials , 24 (6): 762–766, Bibcode : 2012APS..MAR.H5013T, doi : 10.1002/adma.201103723, PMID  22223304, S2CID  205242867
99. "Домашняя страница Массимилиано Ди Вентры" . Physics.ucsd.edu .
100. Першин, Я. В.; Ди Вентра, М. (2008), «Спиновые мемристивные системы: эффекты спиновой памяти в полупроводниковой спинтронике», Physical Review B , 78 (11): 113309, arXiv : 0806.2151 , Bibcode : 2008PhRvB..78k3309P, doi : 10.1103/PhysRevB.78.113309, S2CID  10938532
101. Першин, Я. В.; Ди Вентра, М. (2008), "Вольт-амперные характеристики переходов полупроводник/ферромагнетик в режиме спиновой блокады", Physical Review B , 77 (7): 073301, arXiv : 0707.4475 , Bibcode : 2008PhRvB..77g3301P, doi : 10.1103/PhysRevB.77.073301, S2CID  119604218
102. Кэмпбелл, К. (январь 2017 г.), «Самоуправляемый канальный мемристор для работы при высоких температурах», Microelectronics Journal , 59 : 10–14, arXiv : 1608.05357 , doi : 10.1016/j.mejo.2016.11.006, S2CID  27889124
103. Knowm Мемристоры, Knowm Inc.
104. Джонсон, RC (2008-04-30), "Создан мемристор 'Missing link'", EE Times , получено 2008-04-30
105. "В поисках пропавшего мемристора - Р. Стэнли Уильямс", Youtube , 2010-01-22
106. Маркофф, Дж. (2008-05-01), "HP сообщает о большом прогрессе в разработке микросхем памяти", New York Times , получено 2008-05-01
107. Гутманн, Э. (2008-05-01), «Поддержание закона Мура с новыми мемристорными схемами», Ars Technica , получено 2008-05-01
108. Палмер, Дж. (2012-05-18), «Мемристоры в кремнии, перспективные для плотной, быстрой памяти», BBC News , получено 2012-05-18
109. Снайдер, Грегори Стюарт (2004) «Архитектура и методы вычислений с реконфигурируемыми резисторными перемычками» Патент США 7,203,789
110. Муттет, Блез Лоран (2006) «Программируемый процессор сигналов перекрестной связи» Патент США 7,302,513
111. Дун, Чжэканг; Синг Лай, Чунь; Хэ, Юфэй; Ци, Дунлянь; Дуань, Шукай (2019-11-01). «Гибридная нейронная сеть на основе синапса металл–оксид–полупроводник/мемристор с ее применением в сверхразрешении изображений». IET Circuits, Devices & Systems . 13 (8): 1241–1248. doi : 10.1049/iet-cds.2018.5062 .
112. Снайдер, Грег (2003) «Нейронная сеть на основе молекулярных переходов, нанопроводов и перекладин» патент США 7,359,888
113. Муттет, Блез Лоран (2007) «Контур управления перекладиной» патент США 7,609,086
114. Пино, Робинсон Э. (2010) «Реконфигурируемая электронная схема» патент США 7,902,857
115. Ielmini, D; Wong, H.-SP (2018). «Вычисления в памяти с резистивными коммутационными устройствами». Nature Electronics . 1 (6): 333–343. doi :10.1038/s41928-018-0092-2. hdl : 11311/1056513 . S2CID  57248729.
116. Муттет, Блез Лоран (2009) «Мемристорный перекрестный нейронный интерфейс» патент США 7,902,867
117. Канг, Хи Бок (2009) «Устройство RFID с блоком памяти, имеющим характеристики мемристора» патент США 8,113,437
118. Луо, Ли; Донг, Чжэканг; Дуань, Шукай; Лай, Чун Синг (2020-04-20). «Логические вентили с отслеживанием состояния на основе мемристора для многофункциональных логических схем». IET Circuits, Devices & Systems . 14 (6): 811–818. doi : 10.1049/iet-cds.2019.0422 .
119. Лехтонен, Э.; Пойконен, Дж. Х.; Лайхо, М. (2010). «Двух мемристоров достаточно для вычисления всех булевых функций». Электронные письма . 46 (3): 230. Бибкод : 2010ElL....46..230L. дои : 10.1049/эл.2010.3407.
120. Чаттопадхай, А.; Ракоши, З. (2011). «Комбинационный логический синтез для материального следствия». 2011 IEEE/IFIP 19-я Международная конференция по СБИС и системам на кристалле . стр. 200. doi :10.1109/VLSISoC.2011.6081665. ISBN 978-1-4577-0170-2. S2CID  32278896.
121. Першин, Я. В.; Ла Фонтен, С.; Ди Вентра, М. (2009), "Мемристивная модель обучения амебы", Physical Review E , 80 (2): 021926, arXiv : 0810.4179 , Bibcode : 2009PhRvE..80b1926P, doi : 10.1103/PhysRevE.80.021926, PMID  19792170, S2CID  9820970
122. Saigusa, T.; Tero, A.; Nakagaki, T.; Kuramoto, Y. (2008), "Амебы предвосхищают периодические события" (PDF) , Physical Review Letters , 100 (1): 018101, Bibcode : 2008PhRvL.100a8101S, doi : 10.1103/PhysRevLett.100.018101, hdl : 2115/33004 , PMID  18232821, S2CID  14710241
123. Версаче, М.; Чандлер, Б. (2010-11-23). ​​"MoNETA: разум, созданный из мемристоров". IEEE Spectrum . Архивировано из оригинала 2010-11-25.
     Версаче, М.; Чандлер, Б. (2010). «Мозг новой машины». IEEE Spectrum . 47 (12): 30–37. doi :10.1109/MSPEC.2010.5644776. S2CID  45300119.
124. Снайдер, Г. и др. (2011), «От синапсов к схемам: использование мемристивной памяти для исследования электронного мозга», IEEE Computer , 44 (2): 21–28, doi :10.1109/MC.2011.48, S2CID  16307308
125. Merrikh-Bayat, F.; Bagheri-Shouraki, S.; Rohani, A. (2011), "Аппаратная реализация метода IDS на основе мемристорной перемычки", IEEE Transactions on Fuzzy Systems , 19 (6): 1083–1096, arXiv : 1008.5133 , doi : 10.1109/TFUZZ.2011.2160024, S2CID  3163846
126. Меррих-Баят, Ф.; Багери-Шураки, С. (2011). «Эффективная нейро-нечеткая система и ее аппаратная реализация на основе мемристорной кросс-бара». arXiv : 1103.1156 [cs.AI].
127. Чуа, Л. (2013). «Мемристор, Ходжкин-Хаксли и край хаоса». Нанотехнология . 24 (38): 383001. Bibcode : 2013Nanot..24L3001C. doi : 10.1088/0957-4484/24/38/383001. PMID  23999613. S2CID  34999101.
128. Di Ventra, M.; Pershin, YV; Chua, L. (2009), "Элементы схемы с памятью: мемристоры, мемконденсаторы и меминдукторы", Труды IEEE , 97 (10): 1717–1724, arXiv : 0901.3682 , Bibcode : 2009arXiv0901.3682D, doi : 10.1109/JPROC.2009.2021077, S2CID  7136764
129. Абдельухад, М.-С.; Лози, Р.; Чуа, Л. (сентябрь 2014 г.), «Мемфрактанс: математическая парадигма для элементов схем с памятью» (PDF) , Международный журнал бифуркации и хаоса , 24 (9): 1430023 (29 страниц), Bibcode : 2014IJBC...2430023A, doi : 10.1142/S0218127414300237
130. Продромакис, Т.; Тумазу, К.; Чуа, Л. (июнь 2012 г.), «Два столетия мемристоров», Nature Materials , 11 (6): 478–481, Bibcode : 2012NatMa..11..478P, doi : 10.1038/nmat3338, PMID  22614504
131. Барелла, М. (2016), «LabOSat: Недорогая измерительная платформа, разработанная для опасных сред», 2016 Седьмая Аргентинская конференция по встраиваемым системам (CASE) , стр. 1–6, doi : 10.1109/SASE-CASE.2016.7968107, ISBN 978-987-46297-0-8, S2CID  10263318
132. "Пробарон с установленными мемориалами на аргентинском спутнике "Тита"" . Телам . 21 июля 2014 г.
133. Барелла, М. (2019), «Изучение устройств ReRAM на низких околоземных орбитах с использованием платформы LabOSat», Радиационная физика и химия , 154 : 85–90, Bibcode : 2019RaPC..154...85B, doi : 10.1016/j.radphyschem.2018.07.005
134. "UNSAM - Национальный университет Сан-Мартина" . www.unsam.edu.ar .
135. "Что есть LabOSat, электронная лаборатория наноспутников Fresco y Batata" . Телам . 22 июня 2016 г.
136. "Стартап опережает HP и Hynix в обучении мемристоров". EE Times . 2015-07-05.
137. "MemSat". Gunter Space Page . 2018-05-22.
138. «MIT и Ericsson сотрудничают в исследовании нового поколения энергоэффективных вычислительных сетей — Новости». eepower.com .
139. "MIT и Ericsson ставят цели для устройств с нулевым энергопотреблением и новой области — "Lithionics" - Новости". www.allaboutcircuits.com .
140. Чжан, Вэньбинь (14.09.2023). «Обучение на периферии с использованием полностью интегрированного нейро-вдохновленного мемристорного чипа». Science . 381 (6663): 1205–1211. Bibcode :2023Sci...381.1205Z. doi :10.1126/science.ade3483. PMID  37708281. S2CID  261736380.

Дальнейшее чтение

• Чэнь, Донгмин; Чуа, Леон О.; Хванг, Чхоль Сонг; Ван, Ши-Юань; Васер, Райнер; Уильямс, Р. Стэнли; Ян, Цзяньхуа, ред. (март 2011 г.). «Специальный выпуск: Мемристивные и резистивные устройства и системы». Прикладная физика А. 102 ( 4).
• Mazumder, P.; Kang, SM; Waser, R., ред. (июнь 2012 г.). "Специальный выпуск: МЕМРИСТОРЫ: УСТРОЙСТВА, МОДЕЛИ И ПРИМЕНЕНИЯ". Труды IEEE . 100 (6): 1905–2092. doi :10.1109/JPROC.2012.2197452.
• Тецлафф, Рональд, ред. (2013). Мемристоры и мемристивные системы. Springer Science & Business Media . doi :10.1007/978-1-4614-9068-5. ISBN 978-1-4614-9068-5.
• Адамацкий, Эндрю; Чуа, Леон, ред. (2013). Мемристорные сети. Springer Science & Business Media . doi :10.1007/978-3-319-02630-5. ISBN 978-3-319-02630-5. S2CID  39739718.
• Аткин, Кит (май 2013 г.). «Введение в мемристор». Physics Education . 48 (3): 317–321. Bibcode : 2013PhyEd..48..317A. doi : 10.1088/0031-9120/48/3/317. S2CID  121268844.
• Гейл, Элла (2014-10-01). "TiO ₂ -based memristors and ReRAM: materials, mechanism and models (a review)". Semiconductor Science and Technology . 29 (10): 104004. arXiv : 1611.04456 . Bibcode :2014SeScT..29j4004G. doi :10.1088/0268-1242/29/10/104004. S2CID  5686212.
• Traversa, Fabio Lorenzo; Di Ventra, Massimiliano (ноябрь 2015 г.). «Универсальные мемовычислительные машины». Труды IEEE по нейронным сетям и системам обучения . 26 (11): 2702–2715. arXiv : 1405.0931 . CiteSeerX  10.1.1.747.5690 . doi : 10.1109/TNNLS.2015.2391182. PMID  25667360. S2CID  1406042.
• Каравелли, Франческо; Карбахаль, Хуан Пабло (январь 2019 г.). «Мемристоры для любопытных аутсайдеров». Технологии . 6 (4): 118. arXiv : 1812.03389 . doi : 10.3390/technologies6040118 . S2CID  54464654.
• Маан, Акшай Кумар; Джаядеви, Дипти Анирудхан; Джеймс, Алекс Паппачен (август 2017 г.). «Обзор мемристивных пороговых логических схем». Транзакции IEEE в нейронных сетях и системах обучения . 28 (8): 1734–1746. arXiv : 1604.07121 . дои : 10.1109/TNNLS.2016.2547842. PMID  27164608. S2CID  1798273.
• Ghosh, M., Singh, A., Borah, SS, Vista, J., Ranjan, A., Kumar, S. (2022). «Мемристор на основе MOSFET для высокочастотной обработки сигналов». IEEE Transactions on Electron Devices . 69 (5): 2248–2255. Bibcode : 2022ITED...69.2248G. doi : 10.1109/ted.2022.3160940. ISSN  0018-9383. S2CID  247889089.
• Сингх, А., Борах, С.С., Гош, М. (2021), Простой заземленный эмулятор мемоиндуктора с использованием усилителя транскондуктивности , IEEE

Внешние ссылки

• Поиск пропавшего мемристора на YouTube
• Интерактивная база данных мемристорных статей (2013)
• Simonite, Tom (2015-04-21). "Machine Dreams". Обзор технологий . Получено 2017-12-05 .
• «Леон Чуа: Лампочка против плеера Google Go» — (на польском языке) интервью с Леоном Чуа, создателем мемристора
• «Леон Чуа: лампочка против плеера Google Go» — (на английском) интервью с Леоном Чуа, создателем мемристора