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忆阻器模型介绍
TEAM: ThrEshold Adaptive Memristor Model介绍对忆阻装置特征的需求：随内部状态改变的阻值；非易失性；内部状态依赖于电荷的非线性，电流越高改变越大（保证无损的读取机制）；如今提出的忆阻模型：基本需求：精确，计算效率，模型简单直观，封闭式的；普遍适用线性离子漂移模型窗函数：对线性离子漂移模型的改进当状态变量x到达边界时为0，其他时刻为1.，P为正整数，当p足够大时，窗函数近似于矩形窗函数，非线性离子飘逸现象减少；图形如下：存在问题：当w趋近边界时，状态变量不改变。为了改善该问题，提出来一个新的窗函数：，i为忆阻电流。没有比例因子，无法调节（函数最大值无法改变）——乘以一个比例因子解决该问题，函数为j是根据f(w)值改变的控制参数。窗函数解决了边界问题，显示了一种非线性现象，但不能完全形容非线性离子漂移。未加比例因子；改进后。非线性离子漂移模型逻辑电路需要更多的非线性I-V特性，（参考文献15），该模型假设了一种不对称的转换关系，状态变量对电压的非线性依赖a.m常数,m奇整数，f(w)窗函数。Simmons隧道结模型假设非线性与不对称性来源于电离子掺杂物的运动的指数依赖。，表示氧空位的迁移速度。正向电压，coff更大，氧空位迁移更快。自适应阈值忆阻模型V-I关系未确定，能适用于各种情况。A：前文提到的模型缺陷及对现提出模型的需求；B，C：描述状态变量导数，I-V关系。D：适当的窗函数。对简化模型的需求首先，simmons模型十分精确，但很复杂并且只适用于特定的忆阻器（论文21提出SPICE仿真）；计算不效率。简化模型要求计算简单，方程式更加简化，而需要足够的精确度。假定阈值以下X不会变化，依赖于多项式而非指数。TEAM模型的状态变量导数TEAM模型V-I关系根据HP模型，由隧道结模型联系到阻值改变的指数性规则：将隧道结模型适用于TEAM模型由于模拟引擎的离散性质，边界可超过，下图分别是理想窗函数与假定窗函数，后者将状态变量控制在一个更小的范围，忆阻激活时间更快两种模型之间的比较表1：不同忆阻器比较；表2，不同窗函数比较通过设定参数值，该模型能转换为不同的忆阻器模型，
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