Autors: Mladenov, V. M.
Title: Analysis of memory matrices with hfo 2 memristors in a pspice environment
Keywords: Memristor-based memory crossbar, Modified window function, N

Abstract: The investigation of new memory circuits is very important for the development of future generations’ non-volatile and Random Access Memories (RAM) memories and modern schemes for in-memory calculations. The purpose of the present research is to propose a detailed analysis of passive and hybrid memristor-based memory crossbars with separating metal oxide semiconductor (MOS) transistors. The considered memristors are based on HfO 2 . The transistors are applied to eliminate the parasitic paths in the schemes. For simulations, a previously proposed strongly nonlinear modified window function by the author together with a physical nonlinear memristor model is used. The considered model is adjusted according to the experimental i–v relationship of HfO 2 memristors. The i–v relationship obtained by the simulation is successfully fitted to the respective relationship derived by physical measurements. A good coincidence between these characteristics is established. Several basic window funct

References

    Issue

    Electronics, vol. 8, issue 4, pp. 1-16, 2019, Switzerland, MDPI AG, DOI 10.3390/electronics8040383

    Цитирания (Citation/s):
    1. Kirilov, S., Zaykov, I. Analysis of memristor-based differentiating circuit, COMPEL - The International Journal for Computation and Mathematics in Electrical and Electronic Engineering 39(3), pp. 683-690 - 2020 - в издания, индексирани в Scopus или Web of Science
    2. Alexander Yu. Morozov, Karine K.Abgaryan, Dmitry L.Reviznikov. Mathematical model of a neuromorphic network based on memristive elements, Chaos, Solitons & Fractals Volume 143, February 2021, 110548, https://doi.org/10.1016/j.chaos.2020.110548, pp. 1 - 10. - 2021 - в издания, индексирани в Scopus или Web of Science
    3. ЕРЕЩЕНКО А.В., ПРИМЕНЕНИЕ АЛГОРИТМОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ ВОЛЬТАМПЕРНОЙ ХАРАКТЕРИСТИКИ МЕМРИСТОРА., pp. 133-136, МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ В МАТЕРИАЛОВЕДЕНИИ ЭЛЕКТРОННЫХ КОМПОНЕНТОВ Материалы II международной конференции. 2020 Издательство: ООО "МАКС Пресс" (Москва), DOI: 10.29003/m1541.MMMSEC-2020/133-136. - 2020 - от чужди автори в чужди издания, неиндексирани в Scopus или Web of Science
    4. Alhaj Ali K.,Rizk M,Baghdadi A.,Diguet J.-P.d,Jomaah J., Hybrid memristor–cmos implementation of combinational logic based on x-mrl, Electronics (Switzerland)Open AccessVolume 10, Issue 91 May 2021 Article number 1018, DOI 10.3390/electronics10091018 - 2021 - в издания, индексирани в Scopus или Web of Science
    5. Морозов, А. Ю., К. К. Абгарян, and Д. Л. Ревизников. "Математическое моделирование аналоговой самообучающейся импульсной нейронной сети с мемристивными элементами в качестве синаптических весов." In Материалы XIII Международной конференции по прикладной математике и механике в аэрокосмической отрасли (AMMAI'2020), pp. 532-535. 2020. - 2020 - от чужди автори в чужди издания, неиндексирани в Scopus или Web of Science
    6. Морозов, А. Ю., К. К. Абгарян, and Д. Л. Ревизников. "ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ИМПУЛЬСНОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ С МЕМРИСТИВНЫМИ ЭЛЕМЕНТАМИ В КАЧЕСТВЕ СИНАПСОВ." In Математическое моделирование в материаловедении электронных компонентов, pp. 123-126. 2020. - 2020 - в издания, индексирани в Scopus или Web of Science
    7. Морозов, А. Ю., and Д. Л. Ревизников. "Алгоритм адаптивной интерполяции и тензорные разложения в задачах моделирования динамических систем с интервальными параметрами." In Материалы XIII Международной конференции по прикладной математике и механике в аэрокосмической отрасли (AMMAI'2020), pp. 535-537. 2020. - 2020 - от чужди автори в чужди издания, неиндексирани в Scopus или Web of Science
    8. Морозов, А. Ю., К. К. Абгарян, and Д. Л. Ревизников. "Математическое моделирование самообучающейся нейроморфной сети, основанной на наноразмерных мемристивных элементах с 1T1R-кроссбар-архитектурой." Известия высших учебных заведений. Материалы электронной техники 23, no. 3 (2020): 186-195. - 2020 - от чужди автори в чужди издания, неиндексирани в Scopus или Web of Science
    9. Wei, H., Jian-Bin, L. and Du Yong-Qian, 2021. An analytic modeling strategy for memristor cell applicable to large-scale memristive networks. ACTA PHYSICA SINICA, 70(17). - 2021 - в издания, индексирани в Scopus или Web of Science
    10. 34. Banchuin, R., 2021. On The Fractional Domain Analysis of HP TiO2 Memristor Based Circuits with Fractional Conformable Derivative. Cogent Engineering, 8(1), p.1986198. - 2021 - в издания, индексирани в Scopus или Web of Science
    11. [22] Kirilov, S., I. Zaykov., “A Neural Network with HfO2 Memristors”, Proc. Tech. Univ. of Sofia, ISSN: 1311-0829, Vol.. 71, No. 1, 2021. - 2021 - в български издания
    12. 18) Морозов, А.Ю., Абгарян, К.К. and Ревизников, Д.Л., 2021. Интервальный подход к задаче моделирования мемристивных элементов. Наноиндустрия, 14(S7), DOI: 10.22184/1993-8578.2021.14.7s.773.775, pp.773-775. (Google Scholar) - 2021 - от чужди автори в чужди издания, неиндексирани в Scopus или Web of Science
    13. 19) M. Ghosh, A. Singh, S. S. Borah, J. Vista, A. Ranjan and S. Kumar, "MOSFET-Based Memristor for High-Frequency Signal Processing," in IEEE Transactions on Electron Devices, vol. 69, no. 5, pp. 2248-2255, May 2022, doi: 10.1109/TED.2022.3160940. (Scopus, Web of Science) IF 2.917 - 2022 - в издания, индексирани в Scopus или Web of Science
    14. 21) Morozov, A.Y., Abgaryan, K.K. and Reviznikov, D.L., 2021. Mathematical Modeling of an Analogue Self-Learning Neural Network Based on Memristive Elements Taking into Account Stochastic Switching Dynamics. Nanobiotechnology Reports, 16(6), https://doi.org/10.1134/S263516762106015X, pp.767-776. (Web of Science) - 2021 - в издания, индексирани в Scopus или Web of Science
    15. 23) N. Raj, R. K. Ranjan and A. James, "Chua's Oscillator With OTA Based Memcapacitor Emulator," in IEEE Transactions on Nanotechnology, vol. 21, pp. 213-218, 2022, doi: 10.1109/TNANO.2022.3168154. (Scopus, Web of Science) IF 2.57 - 2022 - в издания, индексирани в Scopus или Web of Science
    16. 24) Morozov, A.Y., Abgaryan, K.K. and Reviznikov, D.L., 2021. Mathematical Modeling of a Self-Learning Neuromorphic Network Based on Nanosized Memristive Elements with a 1T1R-Crossbar-Architecture. Russian Microelectronics, 50(8), https://doi.org/10.1134/S1063739721080060, pp.628-637. (Web of Science) - 2021 - в издания, индексирани в Scopus или Web of Science
    17. 25) Zrinski I, Löfler M, Zavašnik J, Cancellieri C, Jeurgens LPH, Hassel AW, Mardare AI. Impact of Electrolyte Incorporation in Anodized Niobium on Its Resistive Switching. Nanomaterials. 2022; 12(5):813. https://doi.org/10.3390/nano12050813 (Web of Science) IF 5.076 - 2022 - в издания, индексирани в Scopus или Web of Science
    18. 26) Z. Su, S. Ding, L. Wang and X. Xie, "Stabilization of Memristor-Based Chua’s Circuits via Dynamic Event-Triggered Mechanism," in IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs, doi: 10.1109/TCSII.2022.3173475. (Scopus) - 2022 - в издания, индексирани в Scopus или Web of Science
    19. J. Sun, J. Yang and P. Liu, "Design of General Flux-controlled and Charge-controlled Memristor Emulators Based on Hyperbolic Functions," in IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems, 2022, doi: 10.1109/TCAD.2022.3186928. (Scopus, Google Scholar) SJR 1.039 - 2022 - в издания, индексирани в Scopus или Web of Science
    20. Kirilov, S., I. Zaykov, “A metal oxide memristor-based oscillators and filters”, Proceedings of Technical University of Sofia, ISSN: 2738-8549, 2022, VOL. 72, NO. 2, https://doi.org/10.47978/TUS.2022.72.02.006, pp. 32 – 37. (Google Scholar) - 2022 - в български издания
    21. Gürsul, S. and Hamamcı, S.E., 2022. Effects of Memristor on Oscillator and Regulator Circuits. " Electrica., November 10, 2022. DOI: 10.5152/ electrica.2022.22072, pp. 1 – 8, (Google Scholar) - 2022 - от чужди автори в чужди издания, неиндексирани в Scopus или Web of Science
    22. Q. Sun and Y. Dai, "An Analytic Model of Electrochemical Metallization Memristor With a Cluster Spontaneous Decay," in IEEE Transactions on Electron Devices, vol. 69, no. 12, pp. 7083-7088, Dec. 2022, doi: 10.1109/TED.2022.3211161. (Web of Science, Scopus, Google Scholar) IF 3.207, SJR 0.695 - 2022 - в издания, индексирани в Scopus или Web of Science
    23. Морозов, А.Ю., Абгарян, К.К. and Ревизников, Д.Л., 2023. Имитационное моделирование аналоговой импульсной нейронной сети на основе мемристорного кроссбара с использованием параллельных вычислительных технологи. Известия высших учебных заведений. Материалы электронной техники, 25(4). (Google Scholar) - 2023 - от чужди автори в чужди издания, неиндексирани в Scopus или Web of Science
    24. J. Sun, J. Yang, Y. Wang, P. Liu and Y. Sheng, 2023, "Generalization and Differentiation Circuit Design Based on Memristor Under Different Emotional Conditions," in IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers, pp. 1 – 11, doi: 10.1109/TCSI.2023.3252619. (Web of Science, Scopus, Google Scholar) SJR 1.344, IF 4.072 - 2023 - в издания, индексирани в Scopus или Web of Science
    25. E. Tsipas et al., "Modeling of memristor-based RF switches," 2023 12th International Conference on Modern Circuits and Systems Technologies (MOCAST), Athens, Greece, 2023, pp. 1-4, doi: 10.1109/MOCAST57943.2023.10177033. (Google Scholar) - 2023 - в издания, индексирани в Scopus или Web of Science
    26. Li, X., Feng, Z., Fang, X., Wu, Z., Zhu, Y., Xu, Z. and Dai, Y., 2023. A habituation memristor model for lung cancer screening application. Physica Scripta, vol. 98, issue (9), pp. 1-1, ((Web of Science, Scopus, Google Scholar) IF 2.9, SJR 0.441 - 2023 - в издания, индексирани в Scopus или Web of Science
    27. Sowmya, R.R., Sumanth, A., Kailath, B.J. and Dixit, T., 2023. Development of Accurate Model for Memristor Based Filters and Oscillators: Amplitude, Frequency and Ramp-Rate Dependent Analysis. IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs. ISSN 15497747, DOI 10.1109/TCSII.2023.3307880 pp. 1-1, (Scopus, Google Scholar) SJR 1.266, IF 3.9 - 2023 - в издания, индексирани в Scopus или Web of Science
    28. E. Tsipas et al., "Modeling of memristor-based RF switches," 2023 12th International Conference on Modern Circuits and Systems Technologies (MOCAST), Athens, Greece, 2023, pp. 1-4, doi: 10.1109/MOCAST57943.2023.10177033. (Scopus, Google Scholar) - 2023 - в издания, индексирани в Scopus или Web of Science
    29. L. Laskaridis, C. Volos, I. Stouboulos and I. P. Antoniades, "A Discrete Memristive Hyperchaotic Map with a Modulo Function," 2023 12th International Conference on Modern Circuits and Systems Technologies (MOCAST), Athens, Greece, 2023, pp. 1-4, doi: 10.1109/MOCAST57943.2023.10176991. (Scopus, Google Scholar) - 2023 - в издания, индексирани в Scopus или Web of Science
    30. Das, H., Febbo, R.D., Tushar, S.N.B., Chakraborty, N.N., Liehr, M., Cady, N. and Rose, G.S., 2023. An Efficient and Accurate Memristive Memory for Array-based Spiking Neural Networks. arXiv preprint arXiv:2306.06551, pp. 1-14, ISSN 15498328, DOI 10.1109/TCSI.2023.3301020 (Web of Science, Scopus, Google Scholar) SJR 1.542, IF 5.1 - 2023 - в издания, индексирани в Scopus или Web of Science
    31. Abgaryan, K.K., Morozov, A.Y. and Reviznikov, D.L., (2024) “Hybrid Approach for Modeling Memristive Elements,” physica status solidi (b), p.2400058. ISSN 03701972, DOI 10.1002/pssb.202400058 (Web of Science, Scopus, Google Scholar) SJR 0.401, IF 1.6 - 2024 - в издания, индексирани в Scopus или Web of Science
    32. Morozov, A.Y., Abgaryan, K.K. and Reviznikov, D.L., 2023. “Simulation Modeling of an Analog Impulse Neural Network Based on a Memristor Crossbar Using Parallel Computing Technologies,” Russian Microelectronics, vol. 52, issue (8), pp.786-792. ISSN 10637397, DOI 10.1134/S1063739723080024 (Web of Science, Scopus, Google Scholar) SJR 0.244 - 2023 - в издания, индексирани в Scopus или Web of Science
    33. Rahimifard, L. A. (2024). “Architectures for Higher-Order and Robust Intelligence Computing Based on Low-Dimensional Materials,” pp. 1-18, https://www.proquest.com/openview/f19276482f5cebbb30898bb59c751492/1?pq-origsite=gscholar&cbl=18750&diss=y (Doctoral dissertation, University of Illinois at Chicago). (Google Scholar) - 2024 - от чужди автори в чужди издания, неиндексирани в Scopus или Web of Science
    34. Морозов, А.Ю. and Абгарян, К.К., 2024. “ДВУХЭТАПНЫЙ МЕТОД ПОСТРОЕНИЯ КОМПАКТНЫХ МОДЕЛЕЙ ЭЛЕМЕНТОВ ReRAM,” Математическое моделирование в материаловедении электрон, pp. 137 - 140. https://doi.org/10.29003/m4281.MMMSEC-2024/137-141 (Google Scholar) - 2024 - от чужди автори в чужди издания, неиндексирани в Scopus или Web of Science

    Вид: статия в списание, публикация в издание с импакт фактор, публикация в реферирано издание, индексирана в Scopus и Web of Science