Preview

Известия высших учебных заведений. Материалы электронной техники

Расширенный поиск

Нелинейно-динамический подход в анализе нестабильности параметров мемристора

https://doi.org/10.17073/1609-3577-2019-4-253-261

Полный текст:

Аннотация

Представлен общий комплекс идей, связанных с моделированием мемристоров. Мемристор рассматривается как частично упорядоченная физико-химическая система, находящаяся, согласно нелинейной динамики, в пределах «края хаоса». Логико-историческая взаимосвязь физики мемристоров, нелинейной динамики и нейроморфных систем иллюстрируется в виде схемы. Нелинейность разделена нами на внешнюю, когда описывается поведение электрической цепи, содержащей мемристор, и внутреннюю, обусловленную процессами в объеме филамента. В рамках имитационного моделирования обращается внимание на коннекционистский подход, известный в теории нейронных сетей, но применимый для описания эволюции филамента как динамики сети ловушек, связанных электрически и квантово-механически. Состояние каждой ловушки дискретно, а сама она называется «осциллятор». Указывается на прикладное значение теории решеток связанных осцилляторов. Протекание через филамент тока большой плотности может приводить к необходимости учета и дискретных процессов (генерация ловушек), и непрерывных процессов (введение в модель элементов зонной теории твердого тела).
Однако далее развивается компактная модель, в которой состояние такой сети агрегировано до трех фазовых переменных: длина филамента, его суммарный заряд и локальная температура. Несмотря на кажущийся физический смысл, все переменные имеют формальный характер, присущий обычно параметрам компактных моделей. Модель состоит из одного алгебраического уравнения, двух дифференциальных и одного уравнения интегральной связи и наследована из простейшей модели Струкова. Поэтому в ней используется подход функции окна. Указывается, что, согласно теореме Пуанкаре—Бендиксона, этого достаточно для объяснения нестабильности четырех ключевых параметров (напряжений переключения и сопротивлений) при циклировании мемристора. На небольшой выборке экспериментальных данных проанализированы Фурье-спектры временного ряда этих параметров. Данные относятся к структуре TiN/HfOx/Pt (0 < x < 2). Предварительный вывод, требующий дальнейшей проверки, заключается в преобладании низких частот и стохастичности появления частот.

Об авторе

И. В. Матюшкин
АО «НИИ молекулярной электроники», 1-й Западный проезд, д. 12/1, Зеленоград, Москва, 124460, Россия
Россия
Матюшкин Игорь Валерьевич — канд. физ.-мат. наук, старший научный сотрудник отдела функциональной электроники


Список литературы

1. Тарков М. С. Реализация нейронной WTA-сети на мемристорном кроссбаре // Прикладная дискретная математика. Приложение. 2015. Вып 8. С. 151—154. DOI: 10.17223/2226308X/8/59

2. Wang Z., Wu H., Burr G. W., Hwang C. S., Wang K. L., Xia Q., Yang J. J. Resistive switching materials for information processing // Nature Rev. Mater. 2020. V. 5. P. 173—195. DOI: 10.1038/s41578-019-0159-3

3. Zhao M., Gao B., Tang J., Qian H., Wu H. Reliability of analog resistive switching memory for neuromorphic computing // Appl. Phys. Rev. 2020. V. 7, Iss. 1. P. 011301(16pp.). DOI: 10.1063/1.5124915

4. Benderli S. Wey T. A. On SPICE macromodeling of TiO2 memristors // Electronics Lett. 2009. V. 45, N 7. P. 377—379. DOI: 10.1049/EL.2009.3511

5. Pickett M. D., Strukov D. B., Borghetti J. L., Yang J. J., Snider G. S., Stewart D. R., Williams R. S. Switching dynamics in titanium dioxide memristive devices // J. Appl. Phys. 2009. V. 106, Iss. 7. P. 074508. DOI: 10.1063/1.3236506

6. Yakopcic C., Taha T. M., Subramanyam G., Pino R. E., Rogers S. A memristor device model // IEEE Electron Device Letters. 2011. V. 32, Iss. 10. P. 1436—1438. DOI: 10.1109/LED.2011.2163292

7. Chua L. Memristor. The missing circuit element // IEEE Transactions on Circuit Theory. 1971. V. 18, Iss. 5. P. 507—519. DOI: 10.1109/TCT.1971.1083337

8. Chang H., Song Q., Li Y., Wang Z., Chen G. Unstable limit cycles and singular attractors in a two-dimensional memristor-based dynamic system // Entropy. 2019. V. 21, N 4. P. 415 (10pp.). DOI: 10.3390/e21040415

9. Mikheev R., Teplov G., Matyushkin I. Compact model of nonlinear dynamics while the cycling of a memristor // 2019 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering (EIConRus). St. Petersburg; Moscow (Russia), 2019. P. 2057—2061. DOI: 10.1109/EIConRus.2019.8657191

10. Pershin Y. V., Slipko V. A. Dynamical attractors of memristors and their networks // EPL (Europhysics Letters). 2019. V. 125, N 2. P. 20002. DOI: 10.1209/0295-5075/125/20002

11. Pershin Y. V., Slipko V. A. Bifurcation analysis of a TaO memristor model // J. Phys. D: Appl. Phys. 2019. V. 52, N 50. P. 505304. DOI: 10.1088/1361-6463/ab4537

12. Crutchfield J. P., Young K. Computation at the onset of chaos // Entropy, Complexity, and the Physics of Information. Ed. by W. Zurek. Addison-Wesley, Reading, 1990. P. 223—269. URL: http://csc.ucdavis.edu/~cmg/papers/CompOnset.pdf

13. Csaba G., Porod W. Coupled oscillators for computing: A review and perspective // Appl. Phys. Rev. 2020. V. 7, Iss. 1. P. 011302. DOI: 10.1063/1.5120412

14. Malagarriga D., García-Vellisca M. A., Villa A. E. P., Buldú J. M., García-Ojalvo J., Pons A. J. Synchronization-based computation through networks of coupled oscillators // Front. Comput. Neurosci. 2015. V. 9. P. 97(13pp.). DOI: 10.3389/fncom.2015.00097

15. Islamov D. R., Gritsenko V. A., Perevalov T. V., Pustovarov V. A., Orlov O. M., Chernikova A. G., Markeev A. M., Slesazeck S., Schroeder U., Mikolajick T., Krasnikov G. Ya. Identification of the nature of traps involved in the field cycling of Hf0.5Zr0.5O2-based ferroelectric thin films // Acta Materialia. 2019. V. 166. P. 47—55. DOI: 10.1016/j.actamat.2018.12.008

16. Panda D., Sahu P. P., Tseng T. Y. A collective study on modeling and simulation of resistive random access memory // Nanoscale Res. Lett. 2018. V. 13, N 1. Art. No. 8. DOI: 10.1186/s11671-017-2419-8

17. Miritello G., Pluchino A., Rapisarda A. Central limit behavior in the Kuramoto model at the «Edge of Chaos» // Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. 2009. V. 388, Iss. 23. P. 4818—4826. DOI: 10.1016/j.physa.2009.08.023

18. Everhardt A. S., Damerio S., Zorn J. A., Zhou S., Domingo N., Catalan G., Salje E. K. H., Chen L.-Q., Noheda B. Periodicity-doubling cascades: direct observation in ferroelastic materials // Phys. Rev. Lett. 2019. V. 123, Iss. 8. P. 087603(6pp.). DOI: 10.1103/PhysRevLett.123.087603

19. Orlov O., Murashev V., Lebedev A., Orlov V., Ivanov S. Features of the improving of the HFO2 ReRAM cells characteristics reproducibility // 2019 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering (EIConRus). St. Petersburg; Moscow (Russia), 2019. P. 2087—2089. DOI: 10.1109/EIConRus.2019.8657230

20. Strukov D. B., Snider G. S., Stewart D. R., Williams R. S. The missing memristor found // Nature. 2008. V. 453. P. 80—83. DOI: 10.1038/nature06932

21. Kim S., Kim H.-D., Choi S.-J. Compact two-state-variable second-order memristor model // Small. 2016. V. 12, Iss. 24. P. 3320—3326. DOI: 10.1002/smll.201600088


Для цитирования:


Матюшкин И.В. Нелинейно-динамический подход в анализе нестабильности параметров мемристора. Известия высших учебных заведений. Материалы электронной техники. 2019;22(4):253-261. https://doi.org/10.17073/1609-3577-2019-4-253-261

For citation:


Matyushkin I.V. Nonlinear dynamic approach to the analysis of memristor parameters instability. Izvestiya Vysshikh Uchebnykh Zavedenii. Materialy Elektronnoi Tekhniki = Materials of Electronics Engineering. 2019;22(4):253-261. (In Russ.) https://doi.org/10.17073/1609-3577-2019-4-253-261

Просмотров: 376


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1609-3577 (Print)
ISSN 2413-6387 (Online)