Мемристор

Нелинейный двухполюсный элемент фундаментальной схемы

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

Позже Чуа и Канг обобщили эту концепцию на мемристивные системы . ^[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 продемонстрирован. ^{[3] [4]}

В качестве основного электрического компонента

Концептуальные симметрии резистора, конденсатора, катушки индуктивности и мемристора

Чуа в своей статье 1971 года определил теоретическую симметрию между нелинейным резистором (напряжение-ток), нелинейным конденсатором (напряжение-заряд) и нелинейным индуктором (магнитная потокосцепление-ток). Из этой симметрии он вывел характеристики четвертого фундаментального элемента нелинейной цепи, связывающего магнитный поток и заряд, который он назвал мемристором. В отличие от линейного (или нелинейного) резистора, мемристор имеет динамическую взаимосвязь между током и напряжением, включая память о прошлых напряжениях или токах. Другие ученые предложили резисторы с динамической памятью, такие как мемистор Бернарда Уидроу, но Чуа ввел математическую общность.

Вывод и характеристики

Первоначально мемристор был определен как нелинейная функциональная зависимость между магнитной потокосцеплением Φ _m ( t ) и количеством протекшего электрического заряда q ( t ): ^[1]

${\displaystyle f(\mathrm {\Phi } _{\mathrm {m} }(t),q(t))=0}$

Магнитная потокосцепление Φ m обобщается на основе характеристики цепи индуктора _. Здесь оно не представляет собой магнитное поле. Его физический смысл обсуждается ниже. Символ Φ _m можно рассматривать как интеграл напряжения во времени. ^[5]

Во взаимосвязи между Φ _m и q производная одного по другому зависит от значения одного или другого, и поэтому каждый мемристор характеризуется своей функцией мемристанса, описывающей зависящую от заряда скорость изменения потока с зарядом. .

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

Если подставить поток как интеграл по времени от напряжения, а заряд как интеграл по времени от тока, получим более удобные формы;

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

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. Никакое устройство не может связать dI с dq или dΦ _m с dV , потому что I — производная q , а Φ _m — интеграл от V.

Из этого можно сделать вывод, что мемристанс — это сопротивление , зависящее от заряда . Если M ( q ( t )) — константа, то 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 напряжения как функции времени дает

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

Это уравнение показывает, что мемристанс определяет линейную зависимость между током и напряжением, пока M не меняется в зависимости от заряда. Ненулевой ток подразумевает изменение заряда во времени. Однако переменный ток может выявить линейную зависимость в работе схемы, индуцируя измеримое напряжение без суммарного движения заряда - до тех пор, пока максимальное изменение q не вызывает большого изменения M .

Более того, мемристор является статическим, если на него не подается ток. Если I ( t ) = 0, мы находим V ( t ) = 0 и M ( t ) постоянно. В этом суть эффекта памяти.

Аналогично мы можем определить a как индукторность. ^[1] ${\displaystyle W(\phi (t))}$

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

Потребляемая мощность напоминает характеристику резистора I ² R .

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

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

Физически ограничено, что M ( q ) должно быть положительным для всех значений q (при условии, что устройство пассивно и не становится сверхпроводящим при некотором q ). Отрицательное значение будет означать, что он будет постоянно поставлять энергию при работе с переменным током.

Моделирование и проверка

Чтобы понять природу функции мемристора, полезны некоторые знания фундаментальных концепций теории цепей, начиная с концепции моделирования устройств . ^[6]

Инженеры и ученые редко анализируют физическую систему в ее первоначальном виде. Вместо этого они создают модель, аппроксимирующую 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 проводились работы над устройствами, в которых исследователи не распознали мемристивные характеристики. Это вызвало предложение признать такие устройства 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.

Оставшаяся часть этой статьи в первую очередь посвящена мемристорам, связанным 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 за 1974 год ^[7] упоминает мемристор в связи с джозефсоновскими переходами . Это было раннее использование слова «мемристор» в контексте схемного устройства.

Одно из членов тока через джозефсоновский переход имеет вид:

${\displaystyle {\begin{aligned}i_{M}(v)&=\epsilon \cos(\phi _{0})v\\&=W(\phi _{0})v\end{aligned}}}$

где – константа, основанная на физических сверхпроводящих материалах, – напряжение на переходе и – ток через переход. ${\displaystyle \epsilon }$ ${\displaystyle v}$ ${\displaystyle i_{M}}$

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

Мемристорные схемы

Из-за практической сложности изучения идеального мемристора мы обсудим другие электрические устройства, которые можно смоделировать с помощью мемристоров. Математическое описание мемристивного устройства (системы) см. в разделе «Теория».

Разрядную трубку можно смоделировать как мемристивное устройство, сопротивление которого зависит от количества электронов проводимости . ^[2] ${\displaystyle n_{e}}$

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

${\displaystyle v_{M}}$– напряжение на разрядной трубке, – ток, текущий через нее, – число электронов проводимости. Простая функция памяти: . и – параметры, зависящие от размеров трубки и газового наполнения. Экспериментальной идентификацией мемристивного поведения является «защемленная петля гистерезиса» на плоскости. Эксперимент, демонстрирующий такую ​​характеристику обычной газоразрядной трубки, см. в разделе «Фигура Лиссажу с физическим мемристором» (YouTube). Видео также иллюстрирует, как понять отклонения в характеристиках сжатого гистерезиса физических мемристоров. ^{[13] [14]} ${\displaystyle i_{M}}$ ${\displaystyle n_{e}}$ ${\displaystyle R(n_{e})={\frac {F}{n_{e}}}}$ ${\displaystyle \alpha ,\beta }$ ${\displaystyle F}$ ${\displaystyle v-i}$

Термисторы можно моделировать как мемристивные устройства. ^[14]

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

${\displaystyle \beta }$– константа материала, – абсолютная температура тела термистора, – температура окружающей среды (обе температуры в Кельвинах), обозначает сопротивление холодным температурам при , – теплоемкость и – константа рассеяния термистора. ${\displaystyle T}$ ${\displaystyle T_{0}}$ ${\displaystyle R_{0}(T_{0})}$ ${\displaystyle T=T_{0}}$ ${\displaystyle C}$ ${\displaystyle \delta }$

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

Критика

В 2008 году команда HP Labs нашла экспериментальные доказательства существования мемристора Чуа на основе анализа тонкой пленки диоксида титана , таким образом связав работу устройств ReRAM с концепцией мемристора. По данным 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 нынешнее сопротивление зависит от того, сколько электрического заряда ранее протекло 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]} Следуя этому утверждению, Леон Чуа утверждал, что определение мемристора можно обобщить, чтобы охватить все формы двухконтактных энергонезависимых запоминающих устройств, основанных на эффектах переключения сопротивления. ^[16] Чуа также утверждал, что мемристор является старейшим известным элементом схемы , его эффекты предшествуют резистору , конденсатору и катушке индуктивности . ^[20] Однако существуют серьезные сомнения относительно того, может ли настоящий мемристор действительно существовать в физической реальности. ^{[21] [22] [23] [24]} Кроме того, некоторые экспериментальные данные противоречат обобщению Чуа, поскольку в памяти с переключением сопротивления наблюдается эффект непассивной 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, похоже, не существует экспериментального устройства переключения сопротивления ( ReRAM ), которое могло бы пройти это испытание. ^{[3] [4]}

Эти устройства предназначены для применения в наноэлектронных устройствах памяти, компьютерной логике и нейроморфных /нейромемристивных 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 первом функционирующая матрица мемристоров, построенная на КМОП- чипе. ^[29]

Массив из 17 специально созданных мемристоров из диоксида титана с обедненным кислородом , созданных в лабораториях HP , сфотографирован с помощью атомно-силового микроскопа . Проволоки имеют ширину около 50 нм, или 150 атомов. ^[30] Электрический ток через мемристоры смещает кислородные вакансии, вызывая постепенное и стойкое изменение электрического сопротивления . ^[31]

Согласно первоначальному определению 1971 года, мемристор является четвертым фундаментальным элементом схемы, образующим нелинейную связь между электрическим зарядом и магнитной потокосцеплением. В 2011 году Чуа выступал за более широкое определение, включающее все двухконтактные энергонезависимые запоминающие устройства, основанные на переключении сопротивления. ^[16] Уильямс утверждал, что MRAM , память с фазовым переходом и ReRAM являются мемристорными технологиями. ^[32] Некоторые исследователи утверждали, что биологические структуры, такие как кровь ^[33] и кожа ^{[34] [35],} соответствуют этому определению. Другие утверждали, что устройства памяти, разрабатываемые 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 земель , который поддержал патенты HP на мемристоры. ^[37]

В 2011 году Мейффельс и Шредер отметили, что одна из первых статей о мемристорах содержала ошибочное предположение об ионной проводимости. ^[38] В 2012 году Мейфельс и Сони обсудили некоторые фундаментальные вопросы и проблемы реализации мемристоров. ^[21] Они указали на недостатки в электрохимическом моделировании, представленном в статье Nature «Обнаружен недостающий мемристор» ^[17], поскольку влияние эффектов концентрационной поляризации на поведение металл- TiO _{2- x} -металлических структур под напряжением или током было не рассматривается. На эту критику ссылались Валов и др. ^[25] в 2013 году.

Кроме того, в своего рода мысленном эксперименте Мейффельс и Сони ^[21] выявили серьезное противоречие: если управляемый током мемристор с так называемым свойством энергонезависимости ^[16] существует в физической реальности, его поведение нарушало 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 Мейфельс и Сони ^[21] указали на фундаментальный термодинамический принцип: энергонезависимое хранение информации требует существования барьеров свободной энергии , которые отделяют отдельные состояния внутренней памяти системы друг от друга; в противном случае можно было бы столкнуться с «безразличной» ситуацией, и система произвольно колебалась бы от одного состояния памяти к другому именно под воздействием тепловых флуктуаций . Когда состояния внутренней памяти не защищены от тепловых колебаний , они демонстрируют некоторую диффузную динамику, что приводит к ухудшению состояния. ^[22] Поэтому барьеры свободной энергии должны быть достаточно высокими, чтобы гарантировать низкую вероятность битовых ошибок при работе битов. ^[39] Следовательно, всегда существует нижний предел энергопотребления – в зависимости от требуемой вероятности битовой ошибки – для преднамеренного изменения значения бита в любом устройстве памяти. ^{[39] [40]}

В общей концепции мемристивной системы определяющими уравнениями являются (см. Теорию):

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

где u ( t ) — входной сигнал, а y ( t ) — выходной сигнал. Вектор x представляет собой набор из n переменных состояния, описывающих различные состояния внутренней памяти устройства. ẋ — зависящая от времени скорость изменения вектора состояния x со временем.

Когда кто-то хочет выйти за рамки простого подбора кривой и стремится к реальному физическому моделированию элементов энергонезависимой памяти, например, резистивных устройств с произвольным доступом , нужно следить за вышеупомянутыми физическими корреляциями. Для проверки адекватности предложенной модели и ее результирующих уравнений состояния на входной сигнал u ( t ) можно наложить стохастический член ξ ( t ), учитывающий существование неизбежных тепловых флуктуаций . Уравнение динамического состояния в его общей форме, наконец, гласит:

${\displaystyle {\dot {\mathbf {x} }}=f(\mathbf {x} ,u(t)+\xi (t),t),}$

где ξ ( t ) — это, например, белый гауссов шум тока или напряжения . На основе аналитического или численного анализа зависящей от времени реакции системы на шум можно принять решение о физической обоснованности подхода к моделированию, например, сможет ли система сохранять состояния своей памяти при выключении питания. режим?

Подобный анализ был проведен Ди Вентрой и Першиным ^[22] применительно к подлинному токоуправляемому мемристору. Поскольку предложенное уравнение динамического состояния не обеспечивает никакого физического механизма, позволяющего такому мемристору справляться с неизбежными тепловыми флуктуациями, мемристор, управляемый током, будет хаотично изменять свое состояние с течением времени именно под воздействием токового шума. ^{[22] [41]} Ди Вентра и Першин ^[22] таким образом пришли к выводу, что мемристоры, состояние сопротивления (памяти) которых зависит исключительно от истории тока или напряжения, не смогут защитить свои состояния памяти от неизбежного шума Джонсона-Найквиста и будут постоянно страдать от информации. потеря, так называемая «стохастическая катастрофа». Таким образом, мемристор, управляемый током, не может существовать как твердотельное устройство в физической реальности.

Вышеупомянутый термодинамический принцип, кроме того, подразумевает, что работа двухполюсных энергонезависимых запоминающих устройств (например, устройств памяти с «резистивным переключением» ( ReRAM )) не может быть связана с концепцией мемристора, т. е. такие устройства сами по себе не могут запоминать свои история тока или напряжения. Переходы между отдельными состояниями внутренней памяти или сопротивления носят вероятностный характер. Вероятность перехода из состояния { i } в состояние { j } зависит от высоты барьера свободной энергии между обоими состояниями. Таким образом, на вероятность перехода можно влиять путем соответствующего управления запоминающим устройством, т.е. путем «понижения» барьера свободной энергии для перехода { i } → { j } посредством, например, внешнего смещения.

Событие «переключения сопротивления» можно просто вызвать, установив для внешнего смещения значение, превышающее определенное пороговое значение. 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 случайным тепловым колебанием), 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, запоминающее устройство может даже переключиться, ничего не делая.

Когда обнаруживается, что двухконтактное энергонезависимое запоминающее устройство находится в определенном состоянии сопротивления { j }, следовательно, не существует физической однозначной связи между его текущим состоянием и предшествующей историей напряжения. Таким образом, поведение переключения отдельных устройств энергонезависимой памяти не может быть описано в рамках математической структуры, предложенной для мемристорных/мемристивных систем.

Дополнительный термодинамический интерес 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 лишней 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 разные состояния будут приводят к различным сопротивлениям устройства, что само по себе должно быть вызвано физическими изменениями материала устройства.

Другие исследователи отметили, что модели мемристора, основанные на предположении о линейном дрейфе ионов , не учитывают асимметрию между временем установки (переключение сопротивления с высокого на низкое) и временем сброса (переключение сопротивления с низкого на высокое) и не обеспечивают значения ионной подвижности. согласуется с экспериментальными данными. Чтобы компенсировать этот недостаток, были предложены модели нелинейного ионного дрейфа. ^[42]

В статье, опубликованной в 2014 году исследователями ReRAM, был сделан вывод, что исходные/базовые уравнения моделирования мемристора Струкова (ХП) не очень хорошо отражают реальную физику устройства, тогда как последующие (основанные на физике) модели, такие как модель Пикетта или модель ECM Мензеля (Мензель является соавтором автор этой статьи) обладают достаточной предсказуемостью, но являются непомерно вычислительными. По состоянию на 2014 год продолжается поиск модели, которая уравновешивает эти проблемы; в статье модели Чанга и Якопчича рассматриваются как потенциально хорошие компромиссы. ^[43]

Мартин Рейнольдс, аналитик-электротехник исследовательской компании Gartner , отметил, что, хотя HP небрежно называет свое устройство мемристором, критики педантично заявляют, что это не мемристор. ^[44]

Экспериментальные испытания

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

• Кривая Лиссажу на плоскости напряжение-ток представляет собой защемленную петлю гистерезиса , когда она возбуждается любым биполярным периодическим напряжением или током безотносительно к начальным условиям.
• Площадь каждого лепестка защемленной петли гистерезиса сужается по мере увеличения частоты вынуждающего сигнала.
• Когда частота стремится к бесконечности, петля гистерезиса вырождается в прямую линию, проходящую через начало координат, наклон которой зависит от амплитуды и формы вынуждающего сигнала.

Согласно Чуа ^{[45] [46]} все резистивные переключаемые запоминающие устройства, включая ReRAM , MRAM и память с фазовым изменением, 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 резистивная память на основе окислительно-восстановительного потенциала ( ReRAM ) включает в себя эффект нанобатарейки , который противоречит мемристорной модели Чуа. Это указывает на то, что теорию мемристоров необходимо расширить или скорректировать, чтобы обеспечить точное моделирование ReRAM. ^[25]

Теория

В 2008 году исследователи из HP Labs представили модель функции памяти, основанную на тонких пленках диоксида титана . ^[17] Для R _ON ≪ R _OFF функция мемристанса была определена как

${\displaystyle M(q(t))=R_{\mathrm {OFF} }\cdot \left(1-{\frac {\mu _{v}R_{\mathrm {ON} }}{D^{2}}}q(t)\right)}$

где R _OFF представляет состояние с высоким сопротивлением, R _ON представляет состояние с низким сопротивлением, 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 мемристорной моделью из-за нелинейного ионного дрейфа и граничных эффектов.

Работа в качестве переключателя

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

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

Подстановка V = I ( q ) M ( q ), а затем ∫d q / V = ​​∆ Q / V вместо константы V To дает окончательное выражение. Эта силовая характеристика принципиально отличается от характеристики металлооксидно-полупроводникового транзистора , выполненного на основе конденсатора. 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 во всем диапазоне его сопротивлений, создавая гистерезис , называемый также «режимом жесткого переключения». ^[17] Другой тип переключателя будет иметь циклический M ( q ), так что за каждым событием включения - выключения будет следовать событие включения - выключения при постоянном смещении. Такое устройство будет действовать как мемристор при любых условиях, но будет менее практичным.

Мемристивные системы

В более общей концепции мемристивной системы n -го порядка определяющими уравнениями являются:

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

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, управляемой током, сигнал u ( t ) представляет текущий сигнал i ( t ), а сигнал y ( t ) представляет сигнал напряжения v ( t ). Для мемристивной системы, управляемой напряжением, сигнал u ( t ) представляет сигнал напряжения v ( t ), а сигнал y ( t ) представляет 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 ).

Сжатый гистерезис

Пример кривой сжатого гистерезиса, зависимость V от I

Одним из результирующих свойств мемристоров и мемристивных систем является наличие эффекта сжатого гистерезиса . ^[47] Для мемристивной системы, управляемой током, вход u ( t ) представляет собой ток i ( t ), выход y ( t ) является напряжением v ( t ), а наклон кривой представляет собой электрическое сопротивление. Изменение наклона кривых сжатого гистерезиса демонстрирует переключение между различными состояниями сопротивления, что является центральным явлением в ReRAM и других формах двухполюсной резистивной памяти. Мемристивная теория предсказывает, что на высоких частотах эффект сжатого гистерезиса будет ухудшаться, в результате чего получится прямая линия, представляющая линейный резистор. Было доказано, что некоторые типы непересекающихся кривых сжатого гистерезиса (обозначенные Типом II) не могут быть описаны мемристорами. ^[48]

Мемристивные сети и математические модели взаимодействия цепей

Концепция мемристивных сетей была впервые представлена ​​Леоном Чуа в его статье 1965 года «Мемристивные устройства и системы». Чуа предложил использовать мемристивные устройства как средство 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, основанной на мемристивных устройствах, представляющих собой электронные компоненты, обладающие свойством мемристивности. В мемристивной сети мемристивные устройства используются для моделирования поведения нейронов и синапсов в человеческом мозге. Сеть состоит из слоев мемристивных устройств, каждый из которых связан с другими слоями через набор весов. Эти веса корректируются в процессе обучения, позволяя сети учиться 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 потенциально могут быть более энергоэффективными, чем традиционные искусственные нейронные сети, поскольку 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, состоящей только из мемристивных устройств с последовательно включенными генераторами напряжения, существует точное уравнение в замкнутой форме (уравнение Каравелли-Траверса- Ди Вентры , CTD) ^[49] , которое описывает эволюцию внутренней памяти сети для каждого устройство. Для простой мемристорной модели (но не реалистичной) переключения между двумя значениями сопротивления, заданными моделью Вильямса-Струкова , при , 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 по диагонали, основаны на физических параметрах мемристора. Вектор представляет собой вектор генераторов напряжения, включенных последовательно с мемристорами. Топология схемы входит только в оператор проектирования , определенный в терминах матрицы циклов 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 классические туннельные явления. ^[50] В контексте мемристивных сетей уравнение CTD может использоваться для прогнозирования поведения мемристивных устройств в различных условиях эксплуатации 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 правомерности мемристорных моделей HP в объяснении поведения ReRAM . ^{[36] [37]} и предложили расширенные мемристивные модели для устранения выявленных недостатков. ^[25]

В одном примере ^[51] делается попытка расширить структуру мемристивных систем, включив в нее 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 — целое положительное 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 дает те же кривые гистерезиса с пересечением нуля, что и мемристивные системы, но с другой частотной характеристикой , чем предсказываемая мемристивными системами.

Другой пример предлагает включить значение смещения для учета наблюдаемого эффекта нанобатарейки, который нарушает прогнозируемый эффект сжатого гистерезиса при пересечении нуля. ^[25] ${\displaystyle a}$

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

Реализации

Мемристор из диоксида титана

Интерес к мемристору возобновился, когда ^в 2007 году Р. Стэнли Уильямс из Hewlett Packard ^{сообщил} об экспериментальной твердотельной версии ^. характеристики мемристора, основанные на поведении тонких наноразмерных пленок. Устройство не использует магнитный поток, как предполагал теоретический мемристор, и не сохраняет заряд, как это делает конденсатор, а вместо этого обеспечивает сопротивление, зависящее от истории тока.

Хотя в первоначальных отчетах HP о мемристоре TiO ₂ это не упоминалось , 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 титановый , другой платиновый . Первоначально пленка диоксида титана состоит из двух слоев, один из которых имеет небольшое обеднение атомами кислорода . Кислородные вакансии действуют как носители заряда , а это 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, которое обратимо путем изменения направления тока. ^[17] Поскольку устройство HP демонстрирует быструю ионную проводимость на наноуровне, оно считается наноионным устройством . ^[56]

Мемористанс проявляется только тогда, когда и легированный слой, и обедненный слой способствуют сопротивлению. Когда через мемристор проходит достаточный заряд, и ионы больше не могут двигаться, устройство входит в гистерезис . Он перестает интегрировать q =∫ I  d t , а сохраняет q на верхнем уровне и фиксированное M , действуя таким образом как постоянный резистор до тех пор, пока ток не поменяется на противоположное.

Применения памяти тонкопленочных оксидов в течение некоторого времени были областью активных исследований. IBM опубликовала в 2000 году статью о структурах, аналогичных описанной Уильямсом. ^[57] Samsung имеет патент США на переключатели на основе оксидных вакансий, аналогичные описанному 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 на 3 нм, ^[59] что является хорошим предзнаменованием для будущего этой технологии. ^[60] При такой плотности он может легко конкурировать с современной технологией флэш-памяти размером менее 25 нм .

Мемристор из диоксида кремния

Кажется, что мемристанс был обнаружен 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 Мехоник и их группа ясно продемонстрировали, что резистивное переключение в тонких пленках оксида кремния обусловлено образованием нити кислородных вакансий в диоксиде кремния, созданном по дефектам, непосредственно исследовав движение кислорода под электрическим смещением, и получили изображения полученных проводящих нитей с помощью кондуктивной атомно-силовой микроскопии. ^[63]

Полимерный мемристор

В 2004 году Кригер и Спитцер описали динамическое легирование полимеров и неорганических диэлектроподобных 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 улучшало извлечение ионов из электрода. В качестве пассивного слоя можно использовать проводник быстрых ионов , что позволяет существенно уменьшить поле вывода ионов.

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

В 2010 году Алибарт, Гамрат, Вийом и др. ^[66] представили новое гибридное устройство из органических/ наночастиц ( NOMFET  : полевой транзистор с наночастичной органической памятью), которое ведет себя как мемристор ^[67] и которое демонстрирует основное поведение биологического пикового синапса. Это устройство, также называемое синапстором (синаптическим транзистором), использовалось для демонстрации нейронной схемы (ассоциативная память, показывающая павловское обучение). ^[68]

В 2012 году Крупи, Прадхан и Тозер описали доказательство концептуального проекта создания цепей нейронно-синаптической памяти с использованием мемристоров на основе органических ионов. ^[69] Синапсальная цепь продемонстрировала долговременное усиление обучения, а также забывание, основанное на бездействии. Используя сетку цепей, образец света сохранялся и позже вызывался. Это имитирует поведение нейронов V1 в первичной зрительной коре , которые действуют как пространственно-временные фильтры, обрабатывающие зрительные 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 г. Бессонов и др. сообщили о гибком мемристивном устройстве, состоящем из гетероструктуры MoO _x / MoS ₂ , зажатой 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 гибки, оптически прозрачны и производятся по низкой цене. Было обнаружено, что мемристивное поведение переключателей сопровождается выраженным мемемемкостным эффектом. Высокая производительность переключения, продемонстрированная синаптическая пластичность и устойчивость к механическим деформациям обещают имитировать привлекательные характеристики биологических нейронных систем в новых компьютерных 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 Акинванде из Техасского университета впервые сообщили об универсальном мемристивном эффекте в однослойных TMD (MX ₂ , M = Mo, W; и X = S, Se) атомных листах на основе вертикального металлоизолятора. металлическая (MIM) конструкция устройства. Позже работа была расширена до монослойного гексагонального нитрида бора , который является самым тонким материалом с памятью толщиной около 0,33 нм. ^[73] Эти атомристоры обеспечивают переключение без формирования и работают как в униполярном, так и в биполярном режиме. Поведение переключения наблюдается в монокристаллических и поликристаллических пленках с различными проводящими электродами (золото, серебро и графен). Атомарно тонкие листы TMD изготавливаются с помощью CVD / MOCVD , что обеспечивает экономичное производство. Впоследствии, используя преимущества низкого сопротивления «включения» и большого коэффициента включения/выключения, был испытан высокопроизводительный радиочастотный переключатель с нулевой мощностью на основе атомристоров MoS ₂ или h-BN, что указывает на новое применение мемристоров для 5G , 6G и Системы ТГц связи и связи. ^{[74] [75]} В 2020 году атомистическое понимание механизма проводящей виртуальной точки было разъяснено в статье, посвященной природным нанотехнологиям. ^[76]

Сегнетоэлектрический мемристор

Сегнетоэлектрический мемристор ^[77] основан на тонком сегнетоэлектрическом барьере, зажатом между двумя металлическими электродами . Переключение поляризации сегнетоэлектрика 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 целом поляризация резко не переключается. Обращение происходит постепенно за счет зарождения и роста сегнетоэлектрических доменов с противоположной поляризацией. Во время этого процесса сопротивление не находится ни в состоянии R _ON , ни в состоянии R _OFF , а находится между ними. При циклическом изменении напряжения конфигурация сегнетоэлектрического домена меняется, что позволяет точно настроить значение сопротивления. Основные преимущества сегнетоэлектрического мемристора заключаются в том, что динамику сегнетоэлектрического домена можно настраивать, что дает возможность спроектировать реакцию мемристора, и что изменения сопротивления обусловлены чисто электронными явлениями, что повышает надежность устройства, поскольку не требуется глубоких изменений в структуре материала.

Мемристор из углеродных нанотрубок

В 2013 г. Агеев, Блинов и др. ^[78] сообщили о наблюдении мемристорного эффекта в структуре на основе вертикально ориентированных углеродных нанотрубок при изучении пучков УНТ с помощью сканирующего туннельного микроскопа .

Позднее было обнаружено ^[79] , что мемристивное переключение УНТ наблюдается при неоднородной упругой деформации нанотрубки Δ L 0. Было показано, что механизм мемристивного переключения напряженных УНТ основан на образовании и последующем перераспределении неоднородных упругая деформация и пьезоэлектрическое поле 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, исследовалась возможность использования биомемристора на основе коллагена в качестве искусственного синаптического устройства, ^[81] тогда как синаптическое устройство на основе лигнина демонстрировало повышение или понижение тока с последовательными изменениями напряжения в зависимости от знака напряжения. ^[82] кроме того, натуральный фиброин шелка 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

Чен и Ван, исследователи из производителя жестких дисков Seagate Technology, описали три примера возможных магнитных мемристоров. ^[87] В одном устройстве сопротивление возникает, когда спин электронов в одной секции устройства указывает в направлении, отличном от спина в другой секции, создавая «доменную стенку», границу между двумя секциями. Электроны, попадающие в устройство, имеют определенный спин, который изменяет состояние намагниченности устройства. Изменение намагниченности, в свою очередь, перемещает доменную стенку и меняет сопротивление. Значимость работы привела к интервью IEEE Spectrum . ^[88] Первое экспериментальное доказательство спинтронного мемристора , основанного на движении доменной стенки под действием спиновых токов в магнитном туннельном переходе, было дано в 2011 году. ^[89]

Мемристанс в магнитном туннельном переходе

Было предложено действовать как мемристор посредством нескольких потенциально взаимодополняющих механизмов, как внешних (окислительно-восстановительные реакции, захват/разхват заряда и электромиграция внутри барьера), так и внутренних (крутящий момент переноса спина ).

Внешний механизм

На основании исследований, проведенных в период с 1999 по 2003 год, Bowen et al. опубликованные в 2006 году эксперименты по магнитному туннельному переходу (MTJ), наделённому бистабильными спин-зависимыми состояниями ^[90] ( резистивное переключение ). MTJ состоит из туннельного барьера SrTiO3 (STO), который разделяет электроды из полуметаллического оксида LSMO и ферромагнитного металла CoCr. Два обычных состояния сопротивления устройства MTJ, характеризующиеся параллельным или антипараллельным выравниванием намагниченности электродов, изменяются путем приложения электрического поля. Когда электрическое поле прикладывается от CoCr к электроду LSMO, коэффициент туннельного магнитосопротивления (TMR) положителен. Когда направление электрического поля меняется на противоположное, TMR становится отрицательным. В обоих случаях обнаружены большие амплитуды ТМР, порядка 30%. Поскольку в модели Жюльера из полуметаллического LSMO-электрода течет полностью спин-поляризованный ток , это изменение знака предполагает изменение знака эффективной спиновой поляризации интерфейса STO/CoCr. Причина этого эффекта многосостояния связана с наблюдаемой миграцией Cr в барьер и его состоянием окисления. Изменение знака TMR может быть связано с модификациями плотности состояний интерфейса STO/CoCr, а также с изменениями туннельного ландшафта на интерфейсе STO/CoCr, вызванными окислительно-восстановительными реакциями CrOx.

Сообщения о мемристивном переключении на основе MgO в MTJ на основе MgO появились начиная с 2008 ^[91] и 2009 годов ^{. [92]} Хотя дрейф кислородных вакансий внутри изолирующего слоя MgO был предложен для описания наблюдаемых мемристивных эффектов, ^[92] другой объяснением может быть захват/разхват заряда на локализованных состояниях кислородных вакансий ^[93] и его влияние ^[94] на спинтронику. Это подчеркивает важность понимания того, какую роль кислородные вакансии играют в мемристивной работе устройств, в которых используются сложные оксиды с такими внутренними свойствами, как сегнетоэлектричество ^[95] или мультиферроичность. ^[96]

Внутренний механизм

Состояние намагничивания MTJ может контролироваться крутящим моментом передачи спина и, таким образом, посредством этого внутреннего физического механизма может проявлять мемристивное поведение. Этот вращательный момент индуцируется током, протекающим через переход, и приводит к эффективному средству создания MRAM . Однако продолжительность времени, в течение которого ток протекает через переход, определяет величину необходимого тока, т. е. ключевой переменной является заряд. ^[97]

Комбинация внутреннего (переноса спина крутящего момента) и внешнего (резистивного переключения) 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 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]

Спин-мемристивная система

Принципиально иной механизм мемристивного поведения был предложен Першиным и Ди Вентрой . ^{[99] [100]} Авторы показывают, что определенные типы полупроводниковых спинтронных структур принадлежат к широкому классу мемристивных систем, как это определено Чуа и Кангом. ^[2] Механизм мемристивного поведения в таких структурах полностью основан на электронной спиновой степени свободы, что позволяет осуществлять более удобный контроль, чем ионный транспорт в наноструктурах. При изменении внешнего управляющего параметра (например, напряжения) регулировка спиновой поляризации электронов задерживается из-за процессов диффузии и релаксации, вызывающих гистерезис. Этот результат был ожидаем при изучении спиновой экстракции на границах раздела полупроводник/ферромагнетик ^[101] , но не был описан с точки зрения мемристивного поведения. В коротком временном масштабе эти структуры ведут себя почти как идеальный мемристор. ^[1] Этот результат расширяет возможный диапазон применения полупроводниковой спинтроники и делает шаг вперед в будущих практических приложениях.

Самоуправляемый канальный мемристор

В 2017 году Крис Кэмпбелл официально представил мемристор самоуправляемого канала (SDC). ^[102] Устройство SDC — первое мемристивное устройство, доступное коммерчески исследователям, студентам и энтузиастам электроники во всем мире. ^[103] Устройство SDC готово к эксплуатации сразу после изготовления. В активном слое Ge ₂ Se ₃ обнаруживаются гомополярные связи Ge-Ge и происходит переключение. Три слоя, состоящие из Ge ₂ Se ₃ /Ag/Ge ₂ Se ₃ , расположенные непосредственно под верхним вольфрамовым электродом, смешиваются во время осаждения и совместно образуют слой источника серебра. Между этими двумя слоями находится слой SnSe, гарантирующий, что слой источника серебра не находится в прямом контакте с активным слоем. Поскольку серебро не мигрирует в активный слой при высоких температурах, а активный слой поддерживает высокую температуру стеклования, составляющую около 350 °C (662 °F), устройство имеет значительно более высокие температуры обработки и эксплуатации при 250 °C (482 °F). F) и не менее 150 °C (302 °F) соответственно. Эти температуры обработки и эксплуатации выше, чем у большинства типов ионопроводящих 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 температуре 150 °C (302 °F).

Возможные применения

Мемристоры остаются лабораторной диковинкой, их пока производят в недостаточном количестве для коммерческого применения. Несмотря на отсутствие массовой доступности, по данным Allied Market Research, рынок мемристоров в 2015 году стоил 3,2 миллиона долларов, а к 2022 году прогнозировалось, что он будет стоить 79,0 миллионов долларов. [ ^104] Фактически, в 2022 году он стоил 190,0 миллионов долларов ^{. 105]}

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 разработала прототип памяти с поперечной защелкой, которая может поместить 100 гигабит на квадратный сантиметр, ^[106] и предложила масштабируемую 3D-конструкцию (состоящую до 1000 слоев или 1 петабит на см ³ ). ^[107] В мае 2008 года HP сообщила, что ее устройство в настоящее время достигает примерно одной десятой скорости DRAM. ^[108] Сопротивление устройств будет считываться с переменным током , чтобы сохраненное значение не было затронуто. ^[109] В мае 2012 года сообщалось, что время доступа было улучшено до 90 наносекунд, что почти в сто раз быстрее, чем у современной флэш-памяти. При этом энергопотребление составило всего один процент от энергопотребления Flash-памяти. ^[110]

Мемристоры применяются в программируемой логике , ^[111] обработке сигналов , ^[112] визуализации сверхвысокого разрешения , ^[113] физических нейронных сетях , ^[114] системах управления , ^[115] реконфигурируемых вычислениях , ^[116] вычислениях в памяти , ^[117] мозге . – компьютерные интерфейсы ^[118] и RFID . ^[119] Мемристивные устройства потенциально могут использоваться для реализации логики с отслеживанием состояния, что позволяет заменить логические вычисления на основе КМОП ^[120]. Сообщалось о нескольких ранних работах в этом направлении. ^{[121] [122]}

В 2009 г. простая электронная схема ^[123] , состоящая из ЖК-сети и мемристора, была использована для моделирования экспериментов по адаптивному поведению одноклеточных организмов. ^[124] Было показано, что под воздействием серии периодических импульсов схема обучается и предвидит следующий импульс, аналогично поведению слизевиков Physarum polycephalum , где вязкость каналов в цитоплазме реагирует на периодические изменения окружающей среды. ^[124] Приложения таких схем могут включать, например, распознавание образов . Проект DARPA SyNAPSE , финансируемый лабораториями HP, в сотрудничестве с лабораторией нейроморфики Бостонского университета занимается разработкой нейроморфных архитектур, которые могут быть основаны на мемристивных системах. В 2010 году Версаче и Чендлер описали модель MoNETA (модульный путешествующий агент по нейронным исследованиям). ^[125] MoNETA — первая крупномасштабная модель нейронной сети, реализующая схемы всего мозга для питания виртуального и роботизированного агента с использованием мемристивного оборудования. ^[126] Применение мемристорной перекрестной структуры при построении аналоговой мягкой вычислительной системы было продемонстрировано Меррих-Баятом и Шураки. ^[127] В 2011 году они показали ^[128] , как мемристорные поперечины 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, охватываемых мемристорами, а также то, как их можно использовать в качестве энергонезависимых аналоговых воспоминаний и имитировать классические явления привыкания и обучения. ^[129]

Производные устройства

Мемистор и мемтранзистор

Мемистор и мемтранзистор представляют собой устройства на основе транзисторов, которые выполняют функцию мемристора .

Мемконденсаторы и меминдукторы

В 2009 году Ди Вентра , Першин и Чуа распространили ^[130] понятие мемристивных систем на емкостные и индуктивные элементы в виде мемконденсаторов и меминдукторов, свойства которых зависят от состояния и истории системы, а в 2013 году расширили Ди Вентра, Першин и Чуа. Вентра и Першин. ^[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 . ^[131]

История

Прекурсоры

Некоторые говорят, что сэр Хамфри Дэви провел первые эксперименты, которые можно объяснить мемристорными эффектами , еще в 1808 ^{году .} ), термин, придуманный в 1960 году Бернардом Видроу для описания элемента схемы ранней искусственной нейронной сети под названием ADALINE . Несколько лет спустя, в 1968 году, Аргалл опубликовал статью, показывающую эффекты переключения сопротивления TiO ₂ , что позже было заявлено исследователями из Hewlett Packard как свидетельство существования мемристора. ^{[55] [ нужна ссылка ]}

Теоретическое описание

Леон Чуа постулировал свой новый двухполюсный элемент схемы в 1971 году. Он характеризовался взаимосвязью между зарядом и потокосцеплением как четвертый фундаментальный элемент схемы. ^[1] Пять лет спустя он и его ученик Сунг Мо Кан обобщили теорию мемристоров и мемристивных систем, включая свойство перехода через нуль на кривой Лиссажу , характеризующей поведение тока в зависимости от напряжения. ^[2]

Двадцать первый век

1 мая 2008 года Струков, Снайдер, Стюарт и Уильямс опубликовали в журнале Nature статью , в которой выявили связь между поведением двухполюсного переключения сопротивления, обнаруженным в наноразмерных системах и мемристорах. ^[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. ^[130]

В июле 2014 года группа MeMOSat/LabOSat ^[133] (состоящая из исследователей из Национального университета генерала Сан-Мартина (Аргентина), INTI, CNEA и CONICET ) вывела запоминающие устройства на низкую околоземную орбиту . ^[134] С тех пор семь миссий с различными устройствами ^[135] проводят эксперименты на низких орбитах, на борту спутников Ñu-Sat компании Satellogic . ^{[136] [137] [ нужны разъяснения ]}

7 июля 2015 года Knowm Inc анонсировала коммерческие мемристоры Self Directed Channel (SDC). ^[138] Эти устройства по-прежнему доступны в небольшом количестве.

13 июля 2018 года был запущен MemSat (мемристорный спутник) для запуска полезной нагрузки для оценки мемристоров. ^[139]

В 2021 году Дженнифер Рупп и Мартин Базант из Массачусетского технологического института начали исследовательскую программу «Литионика», направленную на изучение применения лития помимо его использования в аккумуляторных электродах , включая мемристоры на основе оксида лития в нейроморфных вычислениях . ^{[140] [141]}

В сентябрьском номере журнала Science Magazine за 2023 год китайские ученые Вэньбинь Чжан и др. описал разработку и тестирование интегральной схемы на основе мемристора , предназначенной для резкого повышения скорости и эффективности задач машинного обучения и искусственного интеллекта , оптимизированной для приложений Edge Computing . ^[142]

Смотрите также

• Портал электроники

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

Рекомендации

1. Чуа, Л. (1971). «Мемристор-недостающий элемент схемы». Транзакции IEEE по теории цепей . 18 (5): 507–519. CiteSeerX  10.1.1.189.3614 . дои : 10.1109/TCT.1971.1083337.
2. Чуа, Лоу; Канг, С.М. (1976-01-01), «Мемристивные устройства и системы», Proceedings of the IEEE , 64 (2): 209–223, doi : 10.1109/PROC.1976.10092, S2CID  6008332
3. Першин, Ю.В.; Ди Вентра, М. (2019). «Простой тест идеальных мемристоров». Журнал физики D: Прикладная физика . 52 (1): 01ЛТ01. arXiv : 1806.07360 . Бибкод : 2019JPhD...52aLT01P. дои : 10.1088/1361-6463/aae680. S2CID  53506924.
4. Ким, Дж.; Першин Ю.В.; Инь, М.; Датта, Т.; Ди Вентра, М. (2019). «Экспериментальное доказательство того, что память с переключением сопротивления не является мемристором». Передовые электронные материалы . arXiv : 1909.07238 . дои : 10.1002/aelm.202000010. S2CID  202577242.
5. Кнопфель, Х. (1970), Импульсные сильные магнитные поля , Нью-Йорк: Северная Голландия , с. 37, уравнение. (2,80)
6. Мутхусвами, Бхаратвадж; Банерджи, Санто (2019). Введение в нелинейные схемы и сети . Спрингер Интернэшнл. ISBN 978-3-319-67325-7.
7. Пол Л. Пенфилд младший (1974). «1. Частотно-степенные формулы для джозефсоновских переходов». V. Методы микроволнового и миллиметрового диапазона волн (PDF) (Отчет). стр. 31–32. КПР № 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, НФ; и другие. (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, НФ; Финнеган, ТФ; Лангенберг, Д.Н. (1974). «Доказательства существования интерференционного тока пар квазичастиц Джозефсона». Физика низких температур-LT 13 . Бостон, Массачусетс: Springer US. стр. 268–271. дои : 10.1007/978-1-4684-2688-5_52. ISBN 978-1-4684-2690-8.
11. Томпсон, ЭД (1973), «Поток мощности для элементов Джозефсона», IEEE Trans. Электронные устройства , 20 (8): 680–683, Bibcode : 1973ITED...20..680T, doi : 10.1109/T-ED.1973.17728
12. Пеотта, А.; Ди Вентра, М. (2014), «Сверхпроводящие мемристоры», Physical Review Applied , 2 (3): 034011-1–034011-10, arXiv : 1311.2975 , Bibcode : 2014PhRvP...2c4011P, doi : 10.1103/PhysRevApplied.2.03401 1 , S2CID  119020953
13. Мутусвами, Б.; Евтич, Дж.; Ю, ХХК; Субраманиам, СК; Ганесан, К.; Шанкаранараянан, В.; Сетупати, К.; Ким, Х.; Шах, доктор медицинских наук; Чуа, Ло (2014). «Мемристорное моделирование». Международный симпозиум IEEE по схемам и системам (ISCAS) , 2014 г. стр. 490–493. дои : 10.1109/ISCAS.2014.6865179. ISBN 978-1-4799-3432-4. S2CID  13061426.
14. Сах, М.; и другие. (2015), «Общая модель мемристоров с паразитными компонентами», IEEE TCAS I: Regular Papers , 62 (3): 891–898
15. Чуа, Ло; Ценг, К. (1974), «Мемристивная модель 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 января 2011 г.). «Память переключения сопротивления - это мемристоры». Прикладная физика А. 102 (4): 765–783. Бибкод : 2011ApPhA.102..765C. дои : 10.1007/s00339-011-6264-9 .
17. Струков, Дмитрий Б.; Снайдер, Грегори С.; Стюарт, Дункан Р.; Уильямс, Р. Стэнли (2008). «Найден пропавший мемристор» (PDF) . Природа . 453 (7191): 80–83. Бибкод : 2008Natur.453...80S. дои : 10.1038/nature06932. PMID  18451858. S2CID  4367148.
18. Часто задаваемые вопросы по мемристорам, Hewlett-Packard , получено 3 сентября 2010 г.
19. Уильямс, RS (2008). «Как мы нашли пропавший мемристор» (PDF) . IEEE-спектр . 45 (12): 28–35. дои : 10.1109/MSPEC.2008.4687366. S2CID  27319894.
20. Кларк, П. (23 мая 2012 г.), «Мемристору 200 лет, говорят ученые», EE Times , получено 25 мая 2012 г.
21. Мейфельс, П.; Сони, Р. (2012). «Фундаментальные вопросы и проблемы реализации мемристоров». arXiv : 1207.7319 [cond-mat.mes-hall].
22. Ди Вентра, М.; Першин Ю.В. (2013), «О физических свойствах мемристивных, мемемемкостных и меминдуктивных систем», Нанотехнологии , 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. Сундквист, Кайл М.; Ферри, Дэвид К.; Киш, Ласло Б. (21 ноября 2017 г.). «Мемристорные уравнения: неполная физика и неопределенная пассивность/активность». Флуктуационные и шумовые буквы . 16 (4): 1771001–519. arXiv : 1703.09064 . Бибкод : 2017FNL....1671001S. дои : 10.1142/S0219477517710018. S2CID  1408810.
24. Авраам, Исаак (20 июля 2018 г.). «Дело об отказе от мемристора как фундаментального элемента схемы». Научные отчеты . 8 (1): 10972. Бибкод : 2018NatSR...810972A. дои : 10.1038/s41598-018-29394-7. ПМК 6054652 . ПМИД  30030498. 
25. Валов, И.; и другие. (2013), «Нанобатареи в резистивных переключателях на основе окислительно-восстановительного потенциала требуют расширения теории мемристора», Nature Communications , 4 (4): 1771, arXiv : 1303.2589 , Bibcode : 2013NatCo...4.1771V, doi : 10.1038/ncomms2784, PMC 3644102 , PMID  23612312 
26. Маркс, П. (30 апреля 2008 г.), «Инженеры находят «недостающее звено» электроники», New Scientist , получено 30 апреля 2008 г.
27. Зидан, Мохаммед А.; Страчан, Джон Пол; Лу, Вэй Д. (08 января 2018 г.). «Будущее электроники на основе мемристивных систем». Природная электроника . 1 (1): 22–29. дои : 10.1038/s41928-017-0006-8. S2CID  187510377.
28. Мемристорные накопители HP емкостью 100 ТБ появятся к 2018 году - если повезет, признает технический титан, 1 ноября 2013 г.
29. Искусственные синапсы могут привести к созданию усовершенствованной компьютерной памяти и машин, имитирующих биологический мозг, HRL Laboratories , 23 марта 2012 г. , получено 30 марта 2012 г.
30. Буш, С. (02 мая 2008 г.), «Наноустройство HP реализует мемристор», Electronics Weekly
31. Канеллос, М. (30 апреля 2008 г.), «HP создает память из некогда теоретической схемы», CNET News , получено 30 апреля 2008 г.
32. Меллор, К. (10 октября 2011 г.), «HP и Hynix будут производить мемристорные товары к 2013 году», The Register , получено 7 марта 2012 г.
33. Кортленд, Р. (1 апреля 2011 г.). «Мемристоры... сделаны из крови?». IEEE-спектр . Проверено 7 марта 2012 г.
34. Джонсен, ГК (24 марта 2011 г.). «Мемристивная модель электроосмоса в коже». Физический обзор E . 83 (3): 031916. Бибкод : 2011PhRvE..83c1916J. doi : 10.1103/PhysRevE.83.031916. PMID  21517534. S2CID  46437206.
35. Макэлпайн, 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 7 марта 2012 г.
36. Кларк, П. (16 января 2012 г.), «Мемристорные пузыри под шумом», EETimes , получено 2 марта 2012 г.
37. Marks, P. (23 февраля 2012 г.), «Интернет-размолвка по поводу того, кто присоединяется к клубу мемристоров», New Scientist , получено 19 марта 2012 г.
38. Мёфельс, П.; Шредер, Х. (2011), «Комментарий Д. Б. Струкова и Р. С. Уильямса к статье «Экспоненциальный ионный дрейф: быстрое переключение и низкая летучесть тонкопленочных мемристоров» в Appl. Phys. A (2009) 94: 515–519», Applied Физика A , 105 (1): 65–67, Bibcode : 2011ApPhA.105...65M, doi : 10.1007/s00339-011-6578-7, S2CID  95168959
39. Киш, Ласло Б.; Гранквист, Клаас Г.; Хатри, Сунил П.; Вэнь, Хэ (2014). «Демоны: демон Максвелла, двигатель Сцилларда и стирание-рассеивание Ландауэра». Международный журнал современной физики: серия конференций . 33 : 1460364. arXiv : 1412.2166 . Бибкод : 2014IJMPS..3360364K. дои : 10.1142/s2010194514603640. S2CID  44851287.
40. Киш, Л.Б.; Хатри, СП; Гранквист, CG; Смулко, Дж. М. (2015). «Критические замечания по принципу стирания-рассеивания Ландауэра: включая заметки о демонах Максвелла и двигателях Сциларда». Международная конференция по шуму и флуктуациям (ICNF) , 2015 г. стр. 1–4. дои : 10.1109/ICNF.2015.7288632. ISBN 978-1-4673-8335-6.
41. Слипко, В.А.; 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 бинарными оксидами с помощью нелинейной модели» (PDF) , Applied Physics Letters , 100 (26): 262106, Бибкод : 2012ApPhL.100z2106H, doi : 10.1063/ 1.4726421 , получено 9 августа 2012 г.^{[ постоянная мертвая ссылка ]}
43. Линн, Э.; Симон, А.; Васер, Р. ; Мензель, С. (23 марта 2014 г.). «Применимость хорошо известных мемристивных моделей для моделирования резистивных переключающих устройств». Транзакции IEEE в схемах и системах I: Регулярные статьи . 61 (8): 2402–2410. arXiv : 1403.5801 . Бибкод : 2014arXiv1403.5801L. дои : 10.1109/TCSI.2014.2332261. S2CID  18673562.
44. Гарлинг, К. (25 июля 2012 г.), «Чудо ставит под сомнение утверждение HP о недостающем звене компьютерной памяти», Wired.com , получено 23 сентября 2012 г.
45. Чуа, Л. (13 июня 2012 г.), Мемристоры: прошлое, настоящее и будущее (PDF) , заархивировано из оригинала (PDF) 8 марта 2014 г. , получено 12 января 2013 г.
46. Адхикари, СП; Сах, депутат; Хёнсук, К.; Чуа, Ло (2013), «Три отпечатка пальца мемристора», Транзакции IEEE в схемах и системах I , 60 (11): 3008–3021, doi : 10.1109/TCSI.2013.2256171, S2CID  12665998
47. Першин, Ю.В.; Ди Вентра, М. (2011), «Эффекты памяти в сложных материалах и наноразмерных 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), «Защемленные петли гистерезиса идеальных мемристоров, мемконденсаторов и меминдукторов должны быть« самопересекающимися ».", Electronics Letters , 47 (25): 1385–1387, Бибкод : 2011ElL....47.1385B, doi : 10.1049/el.2011.2913
49. Каравелли; и другие. (2017). «Сложная динамика мемристивных цепей: аналитические результаты и универсальная медленная релаксация». Физический обзор E . 95 (2): 022140. arXiv : 1608.08651 . Бибкод : 2017PhRvE..95b2140C. doi : 10.1103/PhysRevE.95.022140. PMID  28297937. S2CID  6758362.
50. Каравелли; и другие. (2021). «Глобальная минимизация с помощью классического туннелирования, которому способствует формирование коллективного силового поля». Достижения науки . 7 (52): 022140. arXiv : 1608.08651 . Бибкод : 2021SciA....7.1542C. doi : 10.1126/sciadv.abh1542. PMID  28297937. S2CID  231847346.
51. Мутте, Б. (2012). «Мемрезисторы и немемристивные кривые гистерезиса перехода через нуль». arXiv : 1201.2626 [cond-mat.mes-hall].
52. Филдс, Дж. (13 ноября 2007 г.), Получение большего от закона Мура , BBC News , получено 30 апреля 2008 г.
53. Тейлор, AG (2007), «Нанотехнологии на Северо-Западе» (PDF) , Бюллетень для инженеров по электротехнике и электронике штата Орегон , 51 (1): 1
54. Стэнли Уильямс, HP Labs , архивировано из оригинала 19 июля 2011 г. , получено 20 марта 2011 г.
55. Аргалл, Ф. (1968), «Явления переключения в тонких пленках оксида титана», Solid-State Electronics , 11 (5): 535–541, Бибкод : 1968SSEle..11..535A, doi : 10.1016/0038- 1101(68)90092-0
56. Терабе, К.; Хасэгава, Т.; Лян, К.; Аоно, М. (2007), «Управление локальным транспортом ионов для создания уникальных функциональных наноустройств на основе ионных проводников», Наука и технология современных материалов , 8 (6): 536–542, Bibcode : 2007STAdM...8.. 536Т, номер документа : 10.1016/j.stam.2007.08.002
57. Бек, А.; и другие. (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, Сун Ир; Мун, Чанг-вук (2006) «Структура электрода, имеющая по меньшей мере два оксидных слоя, и энергонезависимое запоминающее устройство, имеющее то же самое» патент США 7 417 271.
59. В поисках пропавшего мемристора - Р. Стэнли Уильямс
60. Маркофф, Дж. (07 апреля 2010 г.), «HP видит революцию в чипах памяти», New York Times
61. Кавехей, О.; Икбал, А.; Ким, Ю.С.; Эшрагян, К.; Аль-Сарави, Сан-Франциско; Эбботт, Д. (2010). «Четвертый элемент: характеристики, моделирование и электромагнитная теория мемристора». Труды Королевского общества A: Математические, физические и технические науки . 466 (2120): 2175–2202. arXiv : 1002.3210 . Бибкод : 2010RSPSA.466.2175K. дои : 10.1098/rspa.2009.0553. S2CID  7625839.
62. Бен-Джамаа, Миннесота; Каррара, С.; Георгиу, Дж.; Архонтас, Н.; Де Микели, Г. (2009), «Изготовление мемристоров с поликристаллическими кремниевыми нанопроволоками», Труды 9-й конференции IEEE по нанотехнологиям , 1 (1): 152–154.
63. Мехоник, А.; Куэфф, С.; Войдак, М., …; Кеньон, Эй Джей (2012). «Резистивное переключение в пленках субоксида кремния» (PDF) . Журнал прикладной физики . 111 (7): 074507–074507–9. Бибкод : 2012JAP...111g4507M. дои : 10.1063/1.3701581.{{cite journal}}: CS1 maint: multiple names: authors list (link)
64. Кригер, Дж. Х.; Спитцер, С.М. (2004), «Нетрадиционная энергонезависимая память, основанная на явлениях переключения и удержания в полимерных тонких пленках», Материалы симпозиума по технологиям энергонезависимой памяти 2004 года , IEEE , стр. 121, номер домена : 10.1109/NVMT.2004.1380823, ISBN 978-0-7803-8726-3, S2CID  7189710
65. Ерохин, В.; Фонтана, член парламента (2008). «Полимерное устройство с электрохимическим управлением: мемристор (и многое другое), найденный два года назад». arXiv : 0807.0333 [cond-mat.soft].
66. Ан; Алибарт, Ф.; Плейтин, С.; Герен, Д.; Новембр, К.; Ленфант, С.; Лмимуни, К.; Гамрат, К.; Вийом, Д. (2010). «Органический наночастичный транзистор, ведущий себя как биологический пиковый синапс». Передовые функциональные материалы . 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. Павлова; Транзисторы органические; Бихлер, О.; Чжао, В.; Алибарт, Ф.; Плейтин, С.; Ленфант, С.; Вийом, Д.; Гамрат, К. (2013). «Ассоциативное обучение собаки Павлова, продемонстрированное на синаптических органических транзисторах». Нейронные вычисления . 25 (2): 549–566. arXiv : 1302.3261 . Бибкод : 2013arXiv1302.3261B. дои : 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: изучение и адаптация электрических свойств». Журнал химии материалов . 22 (43): 22881. doi :10.1039/C2JM35064E.
71. Бессонов, А.А.; и другие. (2014), «Слоистые мемристивные и мемемемкостные переключатели для печатной электроники», Nature Materials , 14 (2): 199–204, Бибкод : 2015NatMa..14..199B, doi : 10.1038/nmat4135, PMID  25384168
72. Ге, Жуйцзин; Ву, Сяохань; Ким, Мёнсу; Ши, Цзяньпин; Зонде, Сушант; Тао, Ли; Чжан, Яньфэн; Ли, Джек С.; Акинванде, Деджи (19 декабря 2017 г.). «Атомристор: энергонезависимое переключение сопротивления в атомных листах дихалькогенидов переходных металлов». Нано-буквы . 18 (1): 434–441. Бибкод : 2018NanoL..18..434G. дои : 10.1021/acs.nanolett.7b04342 . ПМИД  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». Передовые материалы . 31 (15): 1806790. Бибкод : 2019AdM....3106790W. дои : 10.1002/adma.201806790. PMID  30773734. S2CID  73505661.
74. Ким, Мёнсу; Ге, Жуйцзин; Ву, Сяохань; Лан, Син; Тайс, Джесси; Ли, Джек С.; Акинванде, Деджи (2018). «Радиочастотные переключатели нулевой мощности на основе атомристоров MoS2». Природные коммуникации . 9 (1): 2524. Бибкод : 2018NatCo...9.2524K. дои : 10.1038/s41467-018-04934-x. ПМК 6023925 . ПМИД  29955064. 
75. «К коммутаторам связи 6G с нулевой мощностью с использованием атомных листов» . Природная электроника . 5 (6): 331–332. Июнь 2022 г. doi : 10.1038/s41928-022-00767-1. S2CID  249221166.
76. Гус, Сабан М.; Ге, Жуйцзин; Чен, По-Ан; Лян, Лянбо; Доннелли, Гэвин Э.; Ко, Вонхи; Хуан, Фумин; Чан, Мэн-Сюэ; Ли, Ань-Пин; Акинванде, Деджи (январь 2021 г.). «Наблюдение мемристора с одним дефектом в атомном листе MoS2». Природные нанотехнологии . 16 (1): 58–62. Бибкод : 2021NatNa..16...58H. doi : 10.1038/s41565-020-00789-w. PMID  33169008. S2CID  226285710.
77. Чантбуала, А.; и другие. (2012), «Сегнетоэлектрический мемристор», Nature Materials , 11 (10): 860–864, arXiv : 1206.3397 , Бибкод : 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 Иванович; 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. doi :10.1016/j.carbon.2017.07.090.
80. Пак, Ёнджун; Ким, Мин-Кю; Ли, Чан-Сик (16 июля 2020 г.). «Новые устройства памяти для искусственных синапсов». Журнал химии материалов C. 8 (27): 9163–9183. дои : 10.1039/D0TC01500H. S2CID  219912115.
81. Раис-Хосейни, Нилуфар; Пак, Ёнджун; Ли, Чан-Сик (2018). «Гибкие искусственные синаптические устройства на основе коллагена из рыбного белка с пластичностью, зависящей от времени всплеска». Передовые функциональные материалы . 28 (31): 1800553. doi :10.1002/adfm.201800553. S2CID  104277945.
82. Пак, Ёнджун; Ли, Чан-Сик (26 сентября 2017 г.). «Искусственные синапсы с кратковременной и долговременной памятью для импульсных нейронных сетей на основе возобновляемых материалов». АСУ Нано . 11 (9): 8962–8969. doi : 10.1021/acsnano.7b03347. ПМИД  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. Милано, Г.; Порро, С.; Валов И.; Риккарди, К. (2019). «Последние разработки и перспективы мемристивных устройств на основе металлооксидных нанопроволок». Передовые электронные материалы . 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. Бибкод : 2021ISenJ..2112370C. дои : 10.1109/JSEN.2020.3043305. S2CID  234542676.
87. Ван, X.; Чен, Ю.; Си, Х.; Димитров, Д. (2009), «Спинтронный мемристор посредством намагниченного движения, индуцированного спин-крутящим моментом», IEEE Electron Device Letters , 30 (3): 294–297, Бибкод : 2009IEDL...30..294W, doi : 10.1109/LED. 2008.2012270, S2CID  39590957
88. Сэвидж, Н. (16 марта 2009 г.). «Спинтронный мемристор». IEEE-спектр . Архивировано из оригинала 24 декабря 2010 г. Проверено 20 марта 2011 г.
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.; Бартельми, А.; Прод'омм, П.; Жаке, Э.; Контур, Ж.-П.; Имхофф, Д.; Коллиекс, К. (2006). «Созданные по смещению магнитные туннельные переходы с бистабильными спин-зависимыми состояниями». Письма по прикладной физике . 89 (10): 103517. Бибкод : 2006ApPhL..89j3517B. дои : 10.1063/1.2345592.
91. Галли, Д.; Маджад, Х.; Боуэн, М.; Наджари, Н.; Генри, Ю.; Ульхак-Буйе, К.; Вебер, В.; Бертони, Дж.; Вербек, Дж.; Ван Тендело, Г. (2008). «Электрическое переключение в магнитных туннельных переходах Fe/Cr/MgO/Fe». Письма по прикладной физике . 92 (21): 212115. Бибкод : 2008ApPhL..92u2115H. дои : 10.1063/1.2938696.
92. Кшистечко, П.; Гюнтер, Р.; Томас, А. (2009), «Мемристивное переключение магнитных туннельных переходов на основе MgO», 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. Бертен, Эрик; Халли, Дэвид; Генри, Ив; Надджари, Набиль; Маджад, Хишам; Боуэн, Мартин; ДаКоста, Виктор; Арабски, Яцек; Дудин, Бернар (2011), «Модель двух ям со случайным барьером для резистивного переключения в туннельных барьерах», Journal of Applied Physics , 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. (04 августа 2014 г.), «Локализованные состояния в современных диэлектриках с точки зрения спин- и симметрично-поляризованного туннелирования через MgO», Nature Communications , 5 : 4547, Bibcode : 2014NatCo...5.4547S, doi : 10.1038/ncomms5547 , PMID  25088937
95. Гарсия, В.; Бибес, М.; Бочер, Л.; Валенсия, С.; Кронаст, Ф.; Крассус, А.; Мойя, X.; Энуз-Ведренн, С.; Глотер, А.; Имхофф, Д.; Деранлот, К.; Матур, Северная Дакота; Фусил, С.; Бузеуан, К.; Бартелеми, А. (26 февраля 2010 г.), «Сегнетоэлектрический контроль спиновой поляризации», Science , 327 (5969): 1106–1110, Bibcode : 2010Sci...327.1106G, doi : 10.1126/science.1184028 , PMID  20075211 , S2CID  206524358
96. Пантель, Д.; Гетце, С.; Гессен, Д.; Алекс, М. (26 февраля 2012 г.), «Обратимое электрическое переключение спиновой поляризации в мультиферроидных туннельных переходах», Nature Materials , 11 (4): 289–293, Бибкод : 2012NatMa..11..289P, doi : 10.1038 /nmat3254, PMID  22367005
97. Хуай, Ю. (декабрь 2008 г.), «MRAM с передачей вращения (STT-MRAM): проблемы и перспективы» (PDF) , Бюллетень AAPPS , 18 (6): 33–40, заархивировано из оригинала (PDF) на 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, Ю.В.; Ди Вентра, М. (2008), «Спин-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, Ю.В.; Ди Вентра, М. (2008), «Вольт-амперные характеристики переходов полупроводник/ферромагнетик в режиме спин-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.), «Самонаправленный 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. Знать мемристоры, Knowm Inc.
104. «Ожидается, что к 2020 году рынок мемристоров достигнет 79,0 миллионов долларов в глобальном масштабе - исследования смежных рынков» . Архивировано из оригинала 26 февраля 2017 г. Проверено 25 февраля 2017 г.
105. «Инновационная мемристорная технология призвана разрушить электронную промышленность, способствуя прогнозируемому росту рынка на 2,6 миллиарда долларов к 2028 году» . 27 сентября 2023 г.
106. Джонсон, RC (30 апреля 2008 г.), «Создан мемристор« недостающего звена »», EE Times , получено 30 апреля 2008 г.
107. «В поисках пропавшего мемристора - Р. Стэнли Уильямс», Youtube , 22 января 2010 г.
108. Маркофф, Дж. (01 мая 2008 г.), «HP сообщает о большом прогрессе в разработке микросхем памяти», New York Times , получено 1 мая 2008 г.
109. Гутманн, Э. (01 мая 2008 г.), «Поддержание закона Мура с помощью новых мемристорных схем», Ars Technica , получено 1 мая 2008 г.
110. Палмер, Дж. (18 мая 2012 г.), «Кремниевые мемристоры, обещающие создание плотной и быстрой памяти», BBC News , получено 18 мая 2012 г.
111. Снайдер, Грегори Стюарт (2004) «Архитектура и методы вычислений с помощью реконфигурируемых резисторных перекладин» патент США 7 203 789
112. Мутте, Блез Лоран (2006) «Программируемый процессор сигналов с перекладиной», патент США 7,302,513
113. Донг, Чжеканг; Синг Лай, Чун; Он, Юфей; Ци, Дунлянь; Дуань, Шукай (01 ноября 2019 г.). «Гибридная двойная комплементарная нейронная сеть на основе синапсов металл-оксид-полупроводник / мемристор и ее применение в сверхразрешении изображений». Схемы, устройства и системы IET . 13 (8): 1241–1248. doi : 10.1049/iet-cds.2018.5062 .
114. Снайдер, Грег (2003) «Нейронная сеть на основе молекулярных соединений, нанопроволок и перекладин», патент США 7 359 888.
115. Мутте, Блез Лоран (2007) «Схема управления перекладиной», патент США 7 609 086.
116. Пино, Робинсон Э. (2010) «Реконфигурируемая электронная схема», патент США 7 902 857.
117. Ильмини, Д; Вонг, Х.-СП (2018). «Вычисления в памяти с резистивными переключающими устройствами». Природная электроника . 1 (6): 333–343. дои : 10.1038/s41928-018-0092-2. hdl : 11311/1056513 . S2CID  57248729.
118. Мутте, Блез Лоран (2009) «Нейронный интерфейс с перемычкой мемристора», патент США 7 902 867.
119. Канг, Хи Бок (2009) «RFID-устройство с блоком памяти, имеющим мемристорные характеристики» Патент США 8 113 437
120. Ло, Ли; Донг, Чжеканг; Дуань, Шукай; Лай, Чун Синг (20 апреля 2020 г.). «Логические элементы с состоянием на основе мемристора для многофункциональных логических схем». Схемы, устройства и системы IET . 14 (6): 811–818. doi : 10.1049/iet-cds.2019.0422 .
121. 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.
122. Чаттопадхьяй, А.; Ракоши, З. (2011). «Комбинационно-логический синтез материальной импликации». 2011 19-я Международная конференция IEEE/IFIP по СБИС и системам на кристалле . п. 200. дои :10.1109/VLSISoC.2011.6081665. ISBN 978-1-4577-0170-2. S2CID  32278896.
123. Першин, Ю.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  19792 170, S2CID  9820970
124. Сайгуса, Т.; Теро, А.; Накагаки, Т.; Курамото, Ю. (2008), «Амебы предвидят периодические события» (PDF) , Physical Review Letters , 100 (1): 018101, Bibcode : 2008PhRvL.100a8101S, doi : 10.1103/PhysRevLett.100.018101, hdl : 2115/33004 , ПМИД  18232821, S2CID  14710241
125. Версаче, М.; Чендлер, Б. (23 ноября 2010 г.). «MoNETA: Разум, созданный из мемристоров». IEEE-спектр .
     Версаче, М.; Чендлер, Б. (2010). «Мозг новой машины». IEEE-спектр . 47 (12): 30–37. дои : 10.1109/MSPEC.2010.5644776. S2CID  45300119.
126. Снайдер, Г.; и другие. (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
127. Меррих-Баят, Ф.; Багери-Шураки, С.; Рохани, А. (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
128. Меррих-Баят, Ф.; Багери-Шураки, С. (2011). «Эффективная нейро-нечеткая система и ее аппаратная реализация на основе мемристорной перемычки». arXiv : 1103.1156 [cs.AI].
129. Чуа, Л. (2013). «Мемристор, Ходжкина-Хаксли и край хаоса». Нанотехнологии . 24 (38): 383001. Бибкод : 2013Nanot..24L3001C. дои : 10.1088/0957-4484/24/38/383001. PMID  23999613. S2CID  34999101.
130. Ди Вентра, М.; Першин Ю.В.; Чуа, Л. (2009), «Элементы схем с памятью: мемристоры, мемконденсаторы и меминдукторы», Proceedings of the IEEE , 97 (10): 1717–1724, arXiv : 0901.3682 , Bibcode : 2009arXiv0901.3682D, doi : 10.1109/JPROC .2009.2021077, S2CID  7136764
131. Абдельхуахад, М.-С.; Лози, Р.; Чуа, Л. (сентябрь 2014 г.), «Мемфрактанс: математическая парадигма для элементов схемы с памятью» (PDF) , International Journal of Bifurcation and Chaos , 24 (9): 1430023 (29 страниц), Bibcode : 2014IJBC...2430023A , дои : 10.1142/S0218127414300237
132. Продромакис, Т.; Тумазу, К.; Чуа, Л. (июнь 2012 г.), «Два столетия мемристоров», Nature Materials , 11 (6): 478–481, Бибкод : 2012NatMa..11..478P, doi : 10.1038/nmat3338, PMID  22614504
133. Барелла, М. (2016), «LabOSat: Недорогая измерительная платформа, разработанная для опасных сред», Седьмая аргентинская конференция по встраиваемым системам (CASE) , 2016 г., стр. 1–6, doi : 10.1109/SASE-CASE.2016.7968107, ISBN 978-987-46297-0-8, S2CID  10263318
134. "Пробарон с установленными мемориалами на аргентинском спутнике "Тита"" . Телам . 21 июля 2014 г.
135. Барелла, М. (2019), «Изучение устройств ReRAM на низких околоземных орбитах с использованием платформы LabOSat», Radiation Physics and Chemistry , 154 : 85–90, Bibcode : 2019RaPC..154...85B, doi : 10.1016/j .radphyschem.2018.07.005
136. "UNSAM - Национальный университет Сан-Мартина" . www.unsam.edu.ar .
137. "Что есть LabOSat, электронная лаборатория наноспутников Fresco y Batata" . Телам . 22 июня 2016 г.
138. «Стартап превосходит HP, Hynix и обучение мемристорам» . ЭЭ Таймс . 05.07.2015.
139. "МемСат". Космическая страница Гюнтера . 22 мая 2018 г.
140. «MIT и Ericsson сотрудничают в исследовании нового поколения энергоэффективных вычислительных сетей - Новости» . eepower.com .
141. «MIT и Ericsson поставили цели по созданию устройств с нулевым энергопотреблением и новой области - «Литионика» - Новости» . www.allaboutcircuits.com .
142. Чжан, Вэньбинь (14 сентября 2023 г.). «Периферийное обучение с использованием полностью интегрированного мемристорного чипа на основе нейронов». Наука . 381 (6663): 1205–1211. Бибкод : 2023Sci...381.1205Z. дои : 10.1126/science.ade3483. PMID  37708281. S2CID  261736380.

дальнейшее чтение

• Чен, Донмин; Чуа, Леон О.; Хван, Чхоль Сон; 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).
• Мазумдер, П.; Канг, С.М.; Васер Р., ред. (июнь 2012 г.). «Спецвыпуск: МЕМРИСТОРЫ: УСТРОЙСТВА, МОДЕЛИ И ПРИМЕНЕНИЯ». Труды IEEE . 100 (6): 1905–2092. дои : 10.1109/JPROC.2012.2197452.
• Тецлафф, Рональд, изд. (2013). Мемристоры и мемристивные системы. Springer Science & Business Media . дои : 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 . дои : 10.1007/978-3-319-02630-5. ISBN 978-3-319-02630-5. S2CID  39739718.
• Аткин, Кейт (май 2013 г.). «Введение в мемристор». Физическое образование . 48 (3): 317–321. Бибкод : 2013PhyEd..48..317A. дои : 10.1088/0031-9120/48/3/317. S2CID  121268844.
• Гейл, Элла (01 октября 2014 г.). «Мемристоры на основе TiO ₂ и ReRAM: материалы, механизмы и модели (обзор)». Полупроводниковая наука и технология . 29 (10): 104004. arXiv : 1611.04456 . Бибкод : 2014SeScT..29j4004G. дои : 10.1088/0268-1242/29/10/104004. S2CID  5686212.
• Траверса, Фабио Лоренцо; Ди Вентра, Массимилиано (ноябрь 2015 г.). «Универсальные мемкомпьютерные машины». Транзакции IEEE в нейронных сетях и системах обучения . 26 (11): 2702–2715. arXiv : 1405.0931 . CiteSeerX  10.1.1.747.5690 . дои : 10.1109/TNNLS.2015.2391182. PMID  25667360. S2CID  1406042.
• Каравелли, Франческо; Карбахал, Хуан Пабло (январь 2019 г.). «Мемристоры для любопытствующих». 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.
• Гош М., Сингх А., Бора С.С., Виста Дж., Ранджан А., Кумар С. (2022). «Мемристор на основе MOSFET для обработки высокочастотных сигналов». Транзакции IEEE на электронных устройствах . 69 (5): 2248–2255. Бибкод : 2022ITED...69.2248G. дои : 10.1109/тед.2022.3160940. ISSN  0018-9383. S2CID  247889089.
• Сингх, А., Бора, С.С., Гош, М. (2021), Простой эмулятор заземленного меминдуктора с использованием усилителя крутизны , IEEE

Внешние ссылки

• В поисках пропавшего мемристора на YouTube
• Интерактивная база данных мемристорных статей (2013 г.)
• Симонит, Том (21 апреля 2015 г.). «Машинные мечты». Обзор технологий . Проверено 5 декабря 2017 г.
• «Леон Чуа: лампочка против Google Go Player» - (на польском языке) интервью с Леоном Чуа, создателем мемристора
• «Леон Чуа: лампочка против Google Go Player» — (на английском языке) интервью с Леоном Чуа, создателем мемристора