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J-GLOBAL ID：202202258767915893   整理番号：22A0959888

非分離非線形応答を持つメムリスティブ素子のリッチダイナミクス【JST・京大機械翻訳】

The Rich Dynamics of Memristive Devices With Non-Separable Nonlinear Response

著者 (3件)： Guseinov Davud V. (Research Institute of Physics and Technology, Lobachevsky University, Nizhny Novgorod, Russia) ,  Mikhaylov Alexey N. (Research Institute of Physics and Technology, Lobachevsky University, Nizhny Novgorod, Russia) ,  Pershin Yuriy V. (Department of Physics and Astronomy, University of South Carolina, Columbia, SC, USA)
資料名： IEEE Transactions on Circuits and Systems 2: Express Briefs  (IEEE Transactions on Circuits and Systems 2: Express Briefs)
巻： 69  号： 3  ページ： 1802-1806  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0347A  ISSN： 1549-7747  CODEN： ITCSFK  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： この短報では,メモリによる抵抗器の瞬時応答を3つのタイプ:線形(L),分離可能非線形(SN)および非分離非線形(NSN)に分類する。NSN型メムリスティブデバイスの特定のモデルを導入し,正弦波電圧を受けるメムリスタキャパシタ回路における豊富な動力学の可能性を実証するために用いた。特に,数値シミュレーションは,二重周期振動,多重周期振動,およびカオス振動の領域を明らかにした。同じ微分方程式によって記述したL型およびSN型メムリスタデバイスとの比較は,一次メムリスタデバイスを有するメムリスタ-キャパシタ回路におけるそのような複雑な動力学を達成するために,NSN型応答の重要性を示した。さらに,1つのL型メムリスタデバイス,2つの抵抗器,および2つのダイオードを用いて,化合物NSN型メムリスティブデバイスを組み立てることができることを実証した。そのような化合物デバイスの複雑な挙動をSPICEモデリングを用いて検証した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 記憶装置 ,  *コンデンサ ,  ダイオード ,  電圧 ,  微分方程式 ,  抵抗器 ,  正弦波 ,  動力学 ,  多重化 ,  線形性 ,  モデル ,  挙動
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  *非線形応答 ,  メモリスタ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 信号理論  (ND02020G) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  人間機械系  (IB03000G) ,  音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (2件)： 非線形応答 ,  ダイナミクス