一种用于数据存储和突触应用的新型线性忆阻器模型

《Journal of Computational Electronics》：A novel linear memristor model for data storage and synaptic applications

本文探讨了忆阻器的memristive模型及其数学方程，分析了电流-电压特性，指出传统窗口函数存在边界锁定、效应、灵活性和磁滞回线失真问题，并提出一种仅需两个控制参数的新型窗口函数，有效解决了上述问题并验证了其突触学习能力。

　　

摘要

忆阻器是一种被动电子元件，它将电荷与磁通量联系起来。由于其独特的特性，人们在许多领域对其应用前景进行了大量研究，包括神经形态计算系统和存储技术等。在本文中，我们讨论了忆阻器模型及其建模方程，并探讨了电流-电压之间的关系。随后，我们阐明了窗口函数的必要性以及之前报道的窗口函数所面临的挑战。最后，我们提出了一种新型窗口函数，并强调了其相对于现有窗口函数的优势。所提出的窗口函数有效解决了边界锁定问题、边界效应问题、灵活性受限问题以及扭曲的“夹心”迟滞现象。利用这种窗口函数，还展示了忆阻系统的突触学习能力。这种窗口函数仅通过两个控制参数就提供了显著的灵活性。