Memristor redes celulares no lineales
Autores: Slavova, Angela; Ignatov, Ventsislav
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Memristor redes celulares no lineales
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Memristor
Redes celulares no lineales
Modelos
Aplicaciones
Implementación de hardware
Nanoestructuras
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 27
Citaciones: Sin citaciones
Este documento presenta una revisión de la teoría y aplicaciones de las redes celulares no lineales de memristores. Al mapear los procesos físicos al marco memristivo, todos los dispositivos de conmutación resistiva pueden ser modelados. La idea es encontrar una variable de estado que presente con alta precisión las características importantes del sistema, su dinámica y evolución temporal en respuesta a las entradas del memristor. Para desarrollar un nuevo diseño de redes celulares no lineales basadas en memristores (MCNN), se deben introducir nuevos modelos memristivos circuitales y matemáticos. De esta manera, se puede lograr la implementación en nuevos paquetes de software para la realización de circuitos integrados asistidos por computadora. Otro problema desafiante es estudiar el comportamiento complejo de los modelos MCNN mediante la teoría de actividad local y generalizarla para varios casos de prueba. Una aplicación de la implementación de hardware de estos modelos se puede encontrar en nanoestructuras.
Descripción
Este documento presenta una revisión de la teoría y aplicaciones de las redes celulares no lineales de memristores. Al mapear los procesos físicos al marco memristivo, todos los dispositivos de conmutación resistiva pueden ser modelados. La idea es encontrar una variable de estado que presente con alta precisión las características importantes del sistema, su dinámica y evolución temporal en respuesta a las entradas del memristor. Para desarrollar un nuevo diseño de redes celulares no lineales basadas en memristores (MCNN), se deben introducir nuevos modelos memristivos circuitales y matemáticos. De esta manera, se puede lograr la implementación en nuevos paquetes de software para la realización de circuitos integrados asistidos por computadora. Otro problema desafiante es estudiar el comportamiento complejo de los modelos MCNN mediante la teoría de actividad local y generalizarla para varios casos de prueba. Una aplicación de la implementación de hardware de estos modelos se puede encontrar en nanoestructuras.