一个基于物理信息的神经网络的紧型记忆器模型.
Younghyun Lee1, Kyeongmin Kim1, Jonghwan Lee1
1Department of System Semiconductor Engineering, Sangmyung University, Cheonan 31066, Republic of Korea.
Micromachines
|February 24, 2024
概括
本研究介绍了一种统一的基于物理的memristor模型,使用物理信息的神经网络 (PINNs). PINNs有效地集成了多种不同的memristor模型,简化了复杂的微分方程,以进行准确的设备分析.
科学领域:
- 固态物理 固态物理
- 计算材料科学 计算材料科学
- 设备建模 设备建模
背景情况:
- 记忆器设备根据其独特的结构展示了各种不同的物理模型.
- 描述memristor物理属性通常涉及复杂的微分方程,需要统一的方法.
研究的目的:
- 提出一个统一的,基于物理学的紧型memristor模型.
- 为了利用物理信息的神经网络 (PINNs) 进行memristor物理分析和模型集成.
主要方法:
- 开发了一种利用物理信息的神经网络 (PINNs) 的紧型memristor模型.
- 采用PINN来直观地解决控制memristor行为的复杂微分方程.
- 从PINN中提取重量和偏差,用于在Verilog-A电路模拟器中实现.
主要成果:
- 基于PINN的模型准确地预测了memristor设备的特性.
- 使用两个不同的memristor设备进行验证证实了该模型的有效性.
- 演示了PINNs能够广泛集成各种memristor设备模型的能力.
结论:
- 基于物理学的神经网络提供了一个强大的框架,用于统一不同的memristor模型.
- 提出的基于PINN的方法简化了memristor物理分析,并使准确的设备预测成为可能.
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