忆阻器（Memristor）——入门知识

四种无源基本电路元件及其关系

在忆阻器领域，$\phi$最好理解为电压对时间的积分，因为忆阻器的物理机制与磁场的关系不大。
忆阻器能够通过电阻值的变化记忆流经的电荷或磁通量。

具有捏滞回线特征的材料及物理机制

材料

1. 二元氧化物；
2. 复杂钙钛矿氧化物；
3. 固态电解质材料；
4. 非晶碳材料；
5. 有机高分子材料等。

物理机制

1. 氧空位迁移导致的导电通道的形成与断裂；
2. 界面势垒调制；
3. 活性电极金属化反应导致的金属导电通道的形成与断裂；
4. 注入载流子的捕获与释放；
5. 金属-绝缘体转变机制等。

忆阻器的三条简单判据

1. 在双极性周期性电信号的激励下，器件在V-I平面的电特性为一条捏滞回线；
2. 当电信号扫描频率增大时，捏滞回线的波瓣面积持续减小；
3. 当扫描频率趋近无穷大时，捏滞回线将收缩为一条单值函数。

无源忆阻器的一般结构（三明治）

金属/绝缘层/金属 （MIM）
M可以是任何良好的电子导体，I是绝缘体，一般是良好的离子导体（如氧化物、硫化物、有机化合物等）。
上下电极中间是具有忆阻特性的功能材料，上下电极可以作为字线和位线，对选定器件施加电信号来进行操作。

阻变存储器（RRAM）

器件在特定外加电信号作用下，，电阻值会在至少两个稳定的阻态间发生切换，当外加电信号撤去后，阻态能够保持。具备这种特性的忆阻器作为一种新型的非易失性存储器，被称为阻变存储器（RRAM）

惠普忆阻器

2008年惠普实验室在Nature上发表论文，认为Pt/TiO2/Pt三明治叠层结构器件构建了忆阻模型。
该模型是一种边界迁移模型，忆阻器被设想为一个夹在两个金属电极之间的厚度为D的TiO2半导体薄膜。该薄膜有一个高浓度掺杂的区域（低电阻）和一个低浓度掺杂区域（高电阻），该薄膜的总电阻可等效为两个串联部分的电阻之和。

物理模型：


推出：

${\mu }_v$为平均迁移率。将上式代入$v(t)$可得，当时，忆阻器模型可简化为：

故$q$对忆阻具有决定贡献，较高的氧空位迁移率和半导体薄膜厚度使得忆阻的绝对值变大。
根据$1/D^2$因子，可以得知对于任何材料，在纳米尺度下的忆阻效应更明显，这解释了为什么实际器件必须做到纳米级尺寸才能展现出性能上的优势。

冯·诺依曼瓶颈

传统计算机依靠冯·诺依曼架构，在该架构中计算和存储是分离的，分别由CPU和存储器完成。CPU和存储器之间频繁的数据传输造成信息处理的瓶颈称为冯·诺依曼瓶颈。

非易失性存储器与现存的几种存储器的性能对比

Yang, J. Joshua, Dmitri B. Strukov, and Duncan R. Stewart. “Memristive devices for computing.” Nature nanotechnology 8.1 (2013): 13-24.

忆阻器在类脑神经形态计算上的优势

构建神经网络两种基本单元（神经元和突触）过去常用晶体管，但这种技术方案受限于仿脑所需的巨大元件数目和难以承受的功耗，因为模拟一个神经元或者突触就需要数十个晶体管等元件，而人脑中含有多达约10的11次幂个神经元和10的15次幂个突触。人工突触占据了芯片的大部分面积，消耗了大部分功耗。
理想的人工突触器件应该具有以下性质：具有非易失的突触权重、具有突触可塑性、突触权重能够通过学习从而发生改变、纳米级尺寸、低功耗、易于大规模互连集成。忆阻器满足了上述的所有条件。