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索引术语 - RRAM,1T-1R,建模,波浪数字化效果,回忆系统,Neuromorhpic摘要 - RRAM DECICES的可靠而紧凑的建模对于支持包括它们在内的新技术的发展至关重要。后者包括广泛的应用,例如神经形态网络中的内存计算或熟悉逻辑。所考虑的基于HFO 2的RRAM设备的主要优势是它们的CMOS兼容性,这使它们可以在当前的应用中使用。但是,RRAM的一个问题是它们的制造仍然导致设备的变化。这使得以实验方式测试有抱负的技术的功能是一项挑战。这项工作致力于1T-1R RRAM设备的紧凑建模和有效的设备。具体来说,我们旨在基于Stanford-PKU模型提供增强的模型,该模型可在任何模拟平台上使用,例如Spice,Verliog-A,甚至是标准ODE求解器,以模拟多级功能的RRAM设备。此外,我们基于Wave数字概念提供了一个算法模型,该模型允许实时模拟所考虑的RRAM设备。使用后者,我们展示了增强模型的滞后,以表现出与实际设备测量值的惊人相似之处。