忆阻器作为一种具有记忆功能的电器元件,在脉冲神经网络,人工智能,数据存储,信息录入,连接混沌电路,替代传统的计算机部件方面具有很广泛的应用前景。与此同时,忆阻器具有和人类大脑突触相似的原理,利用忆阻器与脉冲神经网络融合来对生物神经系统进行研究也是忆阻器非常热门的发展方向之一。但是,现阶段的忆阻器只有等效电路,并且组装和原料的成本大,实际运行的情况与理论仍有差距。对于信息化发展越来越快的今天,我们必须尽可能地减少忆阻器存在的不足,通过对数学器件模型的更进一步的研究,实现忆阻器的广泛应用。
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