双势垒忆阻器件的增强型集总元件电路模型
新兴技术
2017-06-02 v1 仪器与探测器
摘要
神经形态电路的大规模并行方法产生了解决复杂问题的有效方法。结果表明，具有连续电阻范围的阻变器件是此类应用的潜在候选者。这些器件是忆阻系统——带有记忆的非线性电阻。它们在纳米技术中制造，因此制造过程中的参数分散可能恶化可复现分析。这一问题使得忆阻器件的仿真模型颇具价值。基于器件分布模型的动力学蒙特卡洛(Kinetic Monte-Carlo)仿真可用于理解潜在的物理和化学现象。然而，此类仿真非常耗时，既不便于整个电路的考察，也不便于实时应用，例如仿真模拟目的。相反，器件的集总模型可分别用于快速仿真和实时应用。我们提出了一种基于价态变化机制(VCM)的连续电阻范围双势垒忆阻器件(DBMD)的增强电路模型。该器件由夹在隧道势垒和肖特基接触之间的超薄忆阻层构成。所引入的模型通过使用常规电路仿真工具实现非常快速的仿真，同时保持具有物理意义的参数。基于分布模型的动力学蒙特卡洛仿真和实验数据已被用作参考以验证该集总模型。
引用
@article{arxiv.1701.08068,
title = {An Enhanced Lumped Element Electrical Model of a Double Barrier Memristive Device},
author = {Enver Solan and Sven Dirkmann and Mirko Hansen and Dietmar Schroeder and Hermann Kohlstedt and Martin Ziegler and Thomas Mussenbrock and Karlheinz Ochs},
journal= {arXiv preprint arXiv:1701.08068},
year = {2017}
}