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本书资料更新时间:2025-04-29 17:26:18

忆阻器导论

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忆阻器导论书籍详细信息

  • ISBN:9787030566874
  • 作者:暂无作者
  • 出版社:暂无出版社
  • 出版时间:暂无出版时间
  • 页数:暂无页数
  • 价格:144.00
  • 纸张:暂无纸张
  • 装帧:暂无装帧
  • 开本:暂无开本
  • 语言:暂无语言
  • 适合人群:适合对物理学、计算机科学、集成电路设计感兴趣的读者;电子工程和计算机工程专业的学生;从事神经网络和人工智能领域研究的工作者;对记忆芯片和忆阻器技术感兴趣的科研人员和工程师。
  • TAG:物理学 / 计算机科学 / 人工智能 / 电路设计 / 集成电路 / 神经网络
  • 豆瓣评分:暂无豆瓣评分
  • 更新时间:2025-04-29 17:26:18

内容简介:

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书籍目录:

前言 第1章 绪论 1 1.1 基本电路元件 1 1.2 忆阻器的重要概念 2 1.2.1 忆阻器的原始定义 2 1.2.2 忆阻系统 5 1.2.3 广义忆阻器理论 6 1.3 忆阻器的物理实现 10 1.3.1 忆阻器的器件结构 10 1.3.2 忆阻器的电阻转变特性 11 1.3.3 惠普TiO2忆阻器的发现 12 1.4 基于忆阻器的信息存储及其与处理融合应用 14 1.4.1 非易失性存储器 14 1.4.2 非易失性逻辑运算 16 1.4.3 类脑神经形态计算 16 1.5 忆阻器研究在中国 18 参考文献 20 第2章 忆阻器理论 26 2.1 忆阻器的数学模型 26 2.1.1 理想型忆阻器 29 2.1.2 理想通用型忆阻器 31 2.1.3 通用型忆阻器 40 2.1.4 拓展型忆阻器 43 2.1.5 忆阻器的V-I特性 45 2.1.6 POP:断电图 50 2.1.7 直流V-I图 55 2.1.8 连续记忆忆阻器 66 2.1.9 小结 70 2.2 忆容 71 2.2.1 忆容系统的定义 71 2.2.2 忆容系统的实现 73 2.3 忆感 78 2.3.1 忆感系统的定义 78 2.3.2 忆感系统的实现 79 2.4 记忆特性的共存 81 参考文献 82 第3章 忆阻器材料及物理机制 86 3.1 忆阻材料 86 3.1.1 二元金属氧化物 87 3.1.2 钙钛矿结构氧化物 93 3.1.3 固态电解质材料 95 3.1.4 硫系化合物半导体材料 95 3.1.5 有机材料 96 3.2 无机忆阻物理机制 97 3.2.1 电化学金属化机制 97 3.2.2 价态转变机制 100 3.2.3 热化学机制 103 3.2.4 纯电子效应 103 3.3 有机忆阻物理机制 107 3.3.1 导电丝忆阻机制 107 3.3.2 金属有机框架材料忆阻 108 3.4 **性原理计算 110 3.4.1 对忆阻转变机理的研究 111 3.4.2 对特定导电细丝结构的预测 119 3.4.3 掺杂对忆阻特性影响的研究 121 3.4.4 对忆阻材料选择的研究 125 3.4.5 对实验分析的指导作用 127 3.4.6 忆阻机理**性原理计算的展望 129 参考文献 130 第4章 忆阻器工艺与集成 141 4.1 纳米尺寸忆阻器单元 141 4.1.1 忆阻器单元的制备工艺 141 4.1.2 忆阻器的微缩能力 149 4.2 忆阻器集成 155 4.2.1 忆阻器集成工艺 155 4.2.2 阵列中的漏电流问题 156 4.2.3 1T1R结构 157 4.2.4 1D1R结构 164 4.2.5 1S1R结构 170 4.2.6 互补式忆阻器 184 4.2.7 自整流忆阻器 193 4.2.8 三维集成 199 参考文献 205 第5章 忆阻器在模拟电路中的应用 213 5.1 理想SPICE模型 213 5.1.1 边界迁移模型 214 5.1.2 突触活动依赖可塑性模型 217 5.2 双极性阈值行为模型 224 5.2.1 Pershin模型 224 5.2.2 Biolek模型 227 5.3 紧凑模型 229 5.3.1 导电丝紧凑模型 229 5.3.2 导电丝紧凑模型验证 232 5.4 忆阻器可编程模拟电路设计 236 5.4.1 忆阻器一端接地的可编程电路 237 5.4.2 利用电阻分压的忆阻器可编程电路 239 5.4.3 忆阻器的通用编程模块 242 5.4.4 基于运算放大器的忆阻器编程模块 243 5.5 忆容与忆感的电路模型 246 参考文献 248 第6章 忆阻器在类脑神经形态计算中的应用 251 6.1 神经形态计算研究背景 251 6.2 基于忆阻器的神经元 253 6.2.1 Hodgkin-Huxley神经元的忆阻模型 254 6.2.2 基于忆阻器件的神经元电路 257 6.3 基于忆阻器的电子突触 260 6.3.1 单忆阻器电子突触 263 6.3.2 桥式忆阻突触电路 266 6.3.3 时序依赖突触可塑性 268 6.3.4 频率依赖突触可塑性 279 6.4 联合学习的功能和实现 283 6.5 长短期记忆 292 6.5.1 生物长短期记忆固化模型 292 6.5.2 忆阻器的记忆遗忘曲线 293 6.6 基于忆阻的人工神经网络 301 6.6.1 基于忆阻器的模式识别 301 6.6.2 基于忆阻器的脉冲神经网络 307 参考文献 313 第7章 忆阻器在逻辑运算中的应用 322 7.1 布尔逻辑运算 322 7.1.1 忆阻器实质蕴涵逻辑 323 7.1.2 忆阻器时序逻辑 332 7.2 非易失性触发器 344 7.3 存储与计算融合的忆阻架构 349 7.3.1 冯·诺依曼架构的现状与挑战 349 7.3.2 基于忆阻器的非冯·诺依曼并行架构 350 参考文献 355 第8章 基于忆阻器的多功能耦合器件 360 8.1 磁耦合忆阻器件 360 8.1.1 ZnO基稀磁半导体材料阻变控磁研究 361 8.1.2 其他材料阻变控磁研究 373 8.1.3 磁耦合忆阻器件 380 8.2 光耦合忆阻器件 384 8.2.1 阻变过程对光学性能的调节 385 8.2.2 光照对器件阻值的调节 388 8.3 超导耦合忆阻器件 391 8.4 柔性忆阻器件 394 8.4.1 结构、分类、材料与性能指标 394 8.4.2 柔性忆阻器件研究进展 397 8.5 铁电耦合忆阻器件 418 参考文献 428

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