mateltechИзвестия высших учебных заведений. Материалы электронной техникиIzvestiya Vysshikh Uchebnykh Zavedenii. Materialy Elektronnoi Tekhniki = Materials of Electronics Engineering1609-35772413-6387MISIS10.17073/1609-3577-2021-4-248-254mateltech-476Research ArticleМатематическое моделирование в материаловедении электронных компонентовMATHEMATICAL MODELING IN MATERIALS SCIENCE OF ELECTRONIC COMPONENTSАнализ и сравнение различных подходов к экстракции параметров модели мемристораAnalysis and comparison of different approaches to the extraction of parameters of the memristor modelhttps://orcid.org/0000-0002-0470-350XШаминЕ. С.ShaminE. S.

141701, Долгопрудный, Институтский пер., д. 9;

124460, Mосква, Зеленоград, улица Акад. Валиева, д. 6, стр. 1

Шамин Евгений Сергеевич — аспирант (1), научный сотрудник (2)

9 Institutskiy Lane, Dolgoprudny, Moscow Region, 141701

6-1 Academician Valieva Str., Moscow, Zelenograd 124460

Evgeniy S. Shamin — Postgraduate Student (1), Researcher (2)

eshamin@niime.ruhttps://orcid.org/0000-0003-1706-4142ГорневЕ. С.GornevE. S.

141701, Долгопрудный, Институтский пер., д. 9;

124460, Mосква, Зеленоград, улица Акад. Валиева, д. 6, стр. 1

Горнев Евгений Сергеевич — чл.-корр. РАН, доктор техн. наук, профессор (1), зам. руководителя приоритетного технологического направления - начальник управления РПТН (2)

9 Institutskiy Lane, Dolgoprudny, Moscow Region, 141701

6-1 Academician Valieva Str., Moscow, Zelenograd 124460

Evgeniy S. Gornev — Corresponding Member of RAS, Dr. Sci. (Eng.), Professor (1), Deputy Head of Priority Technological Direction – Head of PTD Department (2)

egornev@niime.ruМосковский физико-технический институт (национальный исследовательский университет); АО «НИИ молекулярной электроники»РоссияMoscow Institute of Physics and Technology (National Research University); Molecular Electronics Research Institute, JSCRussian Federation202130012022244248254Copyright © Шамин Е.С., Горнев Е.С., 20212021Шамин Е.С., Горнев Е.С.Shamin E.S., Gornev E.S.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://met.misis.ru/jour/article/view/476

В работе проведен анализ различных подходов к задаче экстракции параметров эмпирической модели мемристора. Приводится описание особенностей процесса экстракции для модели модификации подвижности мемристора, а также предлагается оригинальный вариант алгоритма экстракции, основанный на оптимизационном алгоритме Нелдера—Мида с целевой функцией, основанной на расчете признаков исследуемой вольтамперной характеристики. Проводится сравнение предложенного алгоритма с двумя другими — с целевой функцией, основанной на симметрической разности площадей модельной и экспериментально полученной вольтамперных характеристик и с целевой функцией, основанной на MSE между точками рассматриваемых вольтамперных характеристик. Сравнение проводится по критерию фиксированного бюджета с помощью специализированного программного средства. Предложенный алгоритм экстракции не уступает двум другим в точности, при этом предлагая возможность тонкой настройки.

The paper analyzes various approaches to the problem of extracting the parameters of an empirical memristor model. A description of the features of the extraction process for the memristor mobility modification model is given, and an original version of the extraction algorithm is proposed, based on the Nelder—Mead optimization algorithm with an objective function based on the calculation of features of the studied current-voltage characteristic. The proposed algorithm is compared with two others — with an objective function based on the symmetric difference between the areas of the model and experimentally obtained current-voltage characteristics and with an objective function based on the MSE between the points of the considered current-voltage characteristics. The comparison is carried out according to the criterion of a fixed budget using a specialized software tool. The proposed extraction algorithm is not inferior to the other two in accuracy, while offering the possibility of fine tuning.

мемристорэкстракцияоптимизациямодель мемристораmemristorextractionoptimizationmemristor modelАвторы работы благодарят Д.А. Жевненко, Ф.П. Мещанинова и В.С. Кожевникова за неоценимый вклад в подготовке статьи.The authors are grateful to D.A. Zhevnenko, F.P. Meshchaninov and V.S. Kozhevnikov for his invaluable contribution to the preparation of the article.ReferencesStrukov D.B., Snider G.S., Stewart D., Williams S. The missing memristor found. Nature. 2008; 453(7191): 80—83. https://doi.org/10.1038/nature06932Strukov D.B., Snider G.S., Stewart D., Williams S. The missing memristor found. Nature. 2008; 453(7191): 80—83. https://doi.org/10.1038/nature06932Pershin Y.V., Di Ventra M. On the validity of memristor modeling in the neural network literature. Neural Networks. 2020; 121: 52—56. https://doi.org/10.1016/j.neunet.2019.08.026Pershin Y.V., Di Ventra M. On the validity of memristor modeling in the neural network literature. Neural Networks. 2020; 121: 52—56. https://doi.org/10.1016/j.neunet.2019.08.026Al Chawa M.M., Picos R. A simple quasi-static compact model of bipolar ReRAM memristive devices. IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs. 2019; 67(2): 390—394. https://doi.org/10.1109/TCSII.2019.2915825Al Chawa M.M., Picos R. A simple quasi-static compact model of bipolar ReRAM memristive devices. IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs. 2019; 67(2): 390—394. https://doi.org/10.1109/TCSII.2019.2915825Garcia A.A., Reyes L.O. Analysis and parameter extraction of memristive structures based on Strukov’s non-linear model. Journal of Semiconductors. 2018; 39(12): 124009. https://doi.org/10.1088/1674-4926/39/12/124009Garcia A.A., Reyes L.O. Analysis and parameter extraction of memristive structures based on Strukov’s non-linear model. Journal of Semiconductors. 2018; 39(12): 124009. https://doi.org/10.1088/1674-4926/39/12/124009Красников Г.Я., Горнев Е.С., Матюшкин И.В. Общая теория технологии и микроэлектроника. Электронная техника. Серия 3. Микроэлектроника. В 3 ч. Ч. 1. Уровни описания технологии. 2017; 1(165): 51—69. Ч. 2. Вопросы метода и классификации. 2017; 4(168): 16—41. Ч. 3. Уровень технологической операции. 2018; 3(171): 63—93.Krasnikov G.Y., Gornev E.S., Matushkin I.V. General theory of technology and microelectronics. Electronic Engineering. Series 3. Microelectronics. In 3 p. Part 1. Levels of technology. 2017; 1(165): 51—59. Part 2. Issues of methodology and classification. 2017; 4(168): 16—41. Part 3. Technological operation level. 2018; 3(171): 63—93. (In Russ.)Bartz-Beielstein T., Doerr C., Bossek J., Chandrasekaran S., Eftimov T., Fischbach A., Kerschke P., López-Ibáñez M., Malan K., Moore J.H., Naujoks B., Orzechowski P., Volz V., Wagner M., Weise T. Benchmarking in optimization: Best practice and open issues. NY, USA: Cornell University; 2020. 50 p. https://doi.org/arxiv-2007.03488Bartz-Beielstein T., Doerr C., Bossek J., Chandrasekaran S., Eftimov T., Fischbach A., Kerschke P., López-Ibáñez M., Malan K., Moore J.H., Naujoks B., Orzechowski P., Volz V., Wagner M., Weise T. Benchmarking in optimization: Best practice and open issues. NY, USA: Cornell University; 2020. 50 p. https://doi.org/arxiv-2007.03488Brownlee J. A note on research methodology and benchmarking optimization algorithms. Technical Report. Melbourne, Australia: Swinburne University of Technology; Victoria, Australia, 2007. 6 p.Brownlee J. A note on research methodology and benchmarking optimization algorithms. Technical Report. Melbourne, Australia: Swinburne University of Technology; 2007. 6 p.Zhevnenko D. Meshchaninov F., Kozhevnikov V., Shamin E., Gornev E., Belov A., Gerasimova S., Guseinov D., Mikhaylov A. Simulation of memristor switching time series in response to spike-like signal. Chaos, Solitons & Fractals. 2021; 142: 110382. https://doi.org/10.1016/j.chaos.2020.110382Zhevnenko D. Meshchaninov F., Kozhevnikov V., Shamin E., Gornev E., Belov A., Gerasimova S., Guseinov D., Mikhaylov A. Simulation of memristor switching time series in response to spike-like signal. Chaos, Solitons & Fractals. 2021; 142: 110382. https://doi.org/10.1016/j.chaos.2020.110382Yakopcic C., Taha T., Subramanyam G., Pino R., Rogers S. A memristor device model. IEEE Electron Device Letters. 2011; 32(10): 1436—1438. https://doi.org/10.1109/LED.2011.2163292Yakopcic C., Taha T., Subramanyam G., Pino R., Rogers S. A memristor device model. IEEE Electron Device Letters. 2011; 32(10): 1436—1438. https://doi.org/10.1109/LED.2011.2163292Nelder J.A., Mead R. A simplex method for function minimization. The Computer Journal. 1965; 7(4): 308—313. https://doi.org/10.1093/COMJNL/7.4.308Nelder J.A., Mead R. A simplex method for function minimization. The Computer Journal. 1965; 7(4): 308—313. https://doi.org/10.1093/COMJNL/7.4.308

The authors declare that there are no conflicts of interest present.