研究目的
研究电流控制负微分电阻模式的起源及其在类脑神经形态计算中高复杂度复合特性的涌现。
研究成果
该研究提出了一种与材料无关的电流控制负微分电阻模型，可解释包括回滞响应在内的广泛开关特性。研究表明，连续S型与回滞响应是构成更复杂NDR特性的基本单元，为未来电子器件和新兴计算范式提供了新功能。
研究不足
该研究的集总元件模型可能因未考虑核心区域的膨胀而高估温度。此外，由于对核壳结构的控制有限，单个器件中特定复合负微分电阻特性的实现和可重复性可能具有挑战性。
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电流控制负微分电阻模式的起源及高复合特性复杂性的涌现
DOI：10.1002/adfm.201905060
期刊：Advanced Functional Materials
出版年份：2019
更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要：
电流控制型负微分电阻作为类脑神经形态计算的基础构建单元具有重大潜力。然而由于对其作用机制和设计准则缺乏共识，要实现实际应用中至关重要的理想负微分电阻特性仍具挑战性。本研究报道了一种与材料无关的电流控制型负微分电阻模型，该模型通过明确考虑氧化膜中的非均匀电流分布及其对器件等效电路的影响（而非特定材料的相变过程），成功解释了包括多种过渡金属氧化物中观察到的不连续回滞响应在内的广泛特性。通过将模型预测与实验观测对比表明：连续S型与不连续回滞特性可作为构建更高复杂度复合行为的基础?？椤Ｗ詈?，我们展示了该方法在预测和设计具有新型功能的非常规复合行为方面的潜力，这些功能可应用于新兴电子器件和神经形态计算领域。
作者：
Shuai Li，Xinjun Liu，Sanjoy Kumar Nandi，Shimul Kanti Nath，Robert Glen Elliman
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