忆阻器

忆阻器，是一种非线性二端子电部件与电荷和磁性的磁链。它于1971年由LeonChua描述和命名，完成了基本电气元件的理论四重奏，其中还包括电阻器、电容器和电感器。

Chua和Kang后来将这个概念推广到忆阻系统。这样的系统包括一个电路，该电路由多个常规组件组成，该电路模拟了理想忆阻器组件的关键特性，并且通常也被称为忆阻器。已经开发了几种这样的忆阻器系统技术，特别是ReRAM。

电子设备中忆阻特性的识别引起了争议。在实验上，理想的忆阻器还有待证明。

工程师和科学家很少以原始形式分析物理系统。相反，他们构建了一个近似系统行为的模型。通过分析模型的行为，他们希望预测实际系统的行为。构建模型的主要原因是物理系统通常太复杂而无法进行实际分析。

在20世纪，研究人员在无法识别忆阻特性的设备上进行了工作。这提出了应将此类设备识别为忆阻器的建议。Pershin和DiVentra提出了一种测试，可以帮助解决一些长期存在的关于理想忆阻器是否确实存在或纯粹是数学概念的争论。

2007年，惠普公司的R.StanleyWilliams报告了一个实验性固态版本，人们对忆阻器的兴趣重新燃起。这篇文章是xxx个证明固态器件可以具有基于纳米薄膜行为的忆阻器特性。该设备既不像理论上的忆阻器所建议的那样使用磁通量，也不像电容器那样存储电荷，而是实现了依赖于电流历史的电阻。

尽管在惠普关于其TiO2忆阻器的初始报告中没有引用，但二氧化钛的电阻开关特性最初是在1960年代描述的。

HP设备由两个5纳米厚的电极之间的二氧化钛薄膜（50纳米）组成，一个是钛，另一个是铂。最初，二氧化钛薄膜有两层，其中一层有轻微的氧原子消耗。氧空位充当电荷载流子，这意味着耗尽层的电阻比非耗尽层低得多。当施加电场时，氧空位漂移（见快离子导体)，改变高阻层和低阻层之间的边界。因此，整个薄膜的电阻取决于在特定方向上通过它的电荷量，这是通过改变电流方向可逆的。由于HP器件在纳米级显示出快速离子传导，因此被认为是纳米离子器件。

仅当掺杂层和耗尽层都对电阻有贡献时，才会显示忆阻。当足够的电荷通过忆阻器，离子不能再移动时，设备进入滞后状态。它不再对q=∫Idt进行积分，而是将q保持在上限和M固定，从而充当恒定电阻器，直到电流反向。

一段时间以来，薄膜氧化物的存储器应用一直是一个活跃的研究领域。IBM在2000年发表了一篇关于与威廉姆斯描述的结构类似的结构的文章。三星拥有类似于威廉姆斯描述的基于氧化物空位的开关的美国专利。威廉姆斯还拥有与忆阻器结构相关的美国专利申请。

2010年4月，HP实验室宣布他们拥有工作在1ns(~1GHz)开关时间和3nmx3nm尺寸的实用忆阻器，这预示着该技术的未来发展。在这些密度下，它可以轻松与当前的25纳米以下闪存技术相媲美。

2004年，Krieger和Spitzer描述了聚合物和无机类介电材料的动态掺杂，这些材料改善了创建功能性非易失性存储单元所需的开关特性和保持力。他们在电极和有源薄膜之间使用了一个无源层，这增强了从电极中提取离子的能力。可以使用快速离子导体作为这种无源层，这可以显着降低离子提取场。

2008年7月，Erokhin和Fontana声称在最近发布的二氧化钛忆阻器之前已经开发出一种聚合物忆阻器。

2010年，Alibart、Gamrat、Vuillaume等人。介绍了一种新的混合有机/纳米粒子器件（NOMFET：纳米粒子有机记忆场效应晶体管），其行为类似于忆阻器，并表现出生物尖峰突触的主要行为。该设备也称为突触器（突触晶体管），用于演示受神经启发的电路（显示巴甫洛夫学习的联想记忆）。

2012年，Crupi、Pradhan和Tozer描述了使用基于有机离子的忆阻器创建神经突触记忆电路的概念设计证明。突触回路显示出长期增强学习能力以及基于不活动的遗忘。使用一个电路网格，一种光模式被存储起来，然后被召回。这模仿了初级视觉皮层中V1神经元的行为，这些神经元充当时空过滤器，处理视觉信号，如边缘和移动线。

2014年，Bessonov等人。报道了一种灵活的忆阻器件，包括夹在塑料箔上的银电极之间的MoOx/MoS2异质结构。该制造方法完全基于使用二维层状过渡金属二硫属化物(TMD)的印刷和溶液处理技术。忆阻器具有机械柔性、光学透明并以低成本生产。发现开关的忆阻行为伴随着显着的忆阻效应。高切换性能、已证明的突触可塑性和机械变形的可持续性有望在新型计算技术中模拟生物神经系统的吸引人的特性。

原子电阻器被定义为在原子级薄纳米材料或原子片中表现出忆阻行为的电子器件。2018年，葛和吴等人。首次报道了基于垂直金属-绝缘体-金属(MIM)器件结构的单层TMD（MX2,M=Mo,W;和X=S,Se）原子片的普遍忆阻效应。这些原子电阻器提供无成型开关以及单极和双极操作。在具有各种金属电极（金、银和石墨烯）的单晶和多晶薄膜中发现了开关行为。通过CVD/MOCVD制备原子级薄TMD片，实现低成本制造。随后，利用低“导通”电阻和大开/关比的优势，证明了一种基于MoS2原子电阻器的高性能零功率射频开关，标志着忆阻器的新应用。

的铁电体忆阻器是基于夹在两个金属电极之间的薄铁电屏障。通过在结上施加正电压或负电压来切换铁电材料的极化会导致两个数量级的电阻变化：ROFF≫RON（称为隧道电阻的效应）。通常，极化不会突然切换。通过具有相反极化的铁电畴的成核和生长逐渐发生逆转。在此过程中，电阻既不是RON也不是ROFF，但介于两者之间。当电压循环时，铁电畴结构发生变化，允许对电阻值进行微调。铁电忆阻器的主要优点是可以调整铁电畴动力学，提供一种设计忆阻器响应的方法，并且电阻变化是由纯电子现象引起的，有助于设备可靠性，因为不涉及材料结构的深度变化。

2013年，Ageev、Blinov等人。报道了通过扫描隧道显微镜研究碳纳米管束，观察基于垂直排列的碳纳米管的结构中的忆阻器效应。

后来发现当纳米管具有非均匀弹性应变ΔL0时，会观察到CNT忆阻切换。结果表明，应变的СNT的忆阻切换机制是基于不均匀的形成和随后的重新分布在外部电场E(x,t)的影响下，纳米管中的弹性应变和压电场Edef。

生物材料已被评估用于人工突触，并显示出在神经形态系统中的应用潜力。特别是，已经研究了使用基于胶原蛋白的生物忆阻器作为人工突触装置的可行性，而基于木质素的突触装置则根据电压的符号显示出随着连续电压扫描而升高或降低电流此外，一种天然丝素蛋白表现出忆阻特性；基于生物分子的自旋忆阻系统也在研究中。

磁盘驱动器制造商希捷科技的研究人员Chen和Wang描述了三个可能的磁忆阻器示例。在一个器件中，当器件的一个部分中的电子自旋指向与另一部分不同的方向时，就会产生电阻，从而形成“畴壁”，即两个部分之间的边界。流入器件的电子具有一定的自旋，这会改变器件的磁化状态。反过来，改变磁化强度会移动畴壁并改变电阻。这项工作的重要性导致了IEEESpectrum的采访。自旋电子学的xxx个实验证明2011年提出了基于磁隧道结中自旋电流引起的畴壁运动的忆阻器。

忆阻器仍然是实验室的好奇心，因为其数量还不足以获得任何商业应用。尽管缺乏大规模供应，根据AlliedMarketResearch的数据，忆阻器市场在2015年价值320万美元，到2022年将价值7900万美元。

忆阻器的一个潜在应用是用于超导量子计算机的模拟存储器。

忆阻器有可能被塑造成非易失性固态存储器，它可以允许比访问时间类似于DRAM的硬盘驱动器更高的数据密度，从而取代这两个组件。惠普设计了一个交叉锁存存储器的原型，该存储器可以在一平方厘米内容纳100吉比特，并提出了一种可扩展的3D设计（由多达1000层或每厘米31拍比特组成）。2008年5月，惠普报告说，其设备目前的速度约为DRAM的十分之一。设备的电阻将用交流电读取这样存储的值就不会受到影响。2012年5月，据报道，访问时间已提高到90纳秒，比同时代的闪存快近一百倍。同时，能耗仅为闪存的百分之一。

忆阻器在可编程逻辑、信号处理、超分辨率成像、物理神经网络、控制系统、可重构计算、脑机接口、中的应用]和RFID。忆阻器件可能用于有状态的逻辑隐含，允许替代基于CMOS的逻辑计算。在这个方向上已经报道了一些早期的工作。

2009年，一个由LC网络和忆阻器组成的简单电子电路用于模拟单细胞生物适应性行为的实验。研究表明，受到一系列周期性脉冲的影响，电路学习并预测下一个脉冲，类似于粘菌Physarumpolycephalum的行为，其中细胞质中通道的粘度响应周期性环境变化。这种电路的应用可以包括，例如，模式识别。该DARPA突触项目资助的惠普实验室，在合作与波士顿大学NeuromorphicsLab一直在开发可能基于忆阻系统的神经形态架构。2010年，范思哲和钱德勒描述了MoNETA（模块化神经探索旅行代理）模型。MoNETA是xxx个实现全脑电路的大规模神经网络模型，使用忆阻硬件为虚拟和机器人代理提供动力。Merrikh-Bayat和Shouraki演示了忆阻器交叉结构在模拟软计算系统构建中的应用。2011年，他们展示了如何将忆阻器交叉开关与模糊逻辑结合以创建模拟忆阻神经模糊具有模糊输入和输出终端的计算系统。学习是基于受Hebbian学习规则启发而创建的模糊关系。

2013年，LeonChua发表了一篇教程，强调了忆阻器所涵盖的复杂现象和应用的广泛范围，以及它们如何用作非易失性模拟存储器并可以模仿经典的习惯和学习现象。