忆性器件网络中的内在神经-突触脉冲动力学与共振
无序系统与神经网络
2026-04-28 v2 新兴技术
摘要
自组织忆性器件网络是一类动态响应外部输入信号而重新配置其电路的物理电路。其自适应行为源于内在的神经-突触动力学与非均匀网络拓扑的结合。本文展示了此类网络自然生成类似生物神经系统中观察到的神经群体脉冲动力学。该研究对忆性器件网络的内在及涌现动力学进行了数学与数值分析，涵盖直流(DC)和交流(AC)输入信号。当输入驱动信号的频率匹配网络的内在动力学时间尺度时，脉冲-like 特征被放大，观察到非线性共振。进一步地，发现计算的最优频率为共振发生前的极限频率。
引用
@article{arxiv.2604.18015,
title = {Intrinsic Neuro-Synaptic Spiking Dynamics and Resonance in Memristive Networks},
author = {Yinhao Xu and Georg A. Gottwald and Zdenka Kuncic},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.18015},
year = {2026}
}
备注
6 pages, 6 figures, IJCNN 2026, accepted