忆阻器毕业论文

一般来说是有三种:电阻器、电容器和电感器.你看到的电路都是由这三种组成的.我们平常看到的电子器件、芯片、集成电路等其实都是由电阻器、电容器和电感器构成。我看已经回答的这些人,可能都不是做电子这行的吧,回答的很外行,呵呵(别骂我~~).如果楼主非要追究第四种：美国惠普公司实验室研究人员在5月1日出版的英国《自然》杂志上发表论文宣称，他们已经证实了电路世界中的第四种基本元件———记忆电阻器，简称忆阻器（Memristor）的存在，并成功设计出一个能工作的忆阻器实物模型。这项发现将有可能用来制造非易失性存储设备、即开型PC、更高能效的计算机和类似人类大脑方式处理与联系信息的模拟式计算机等铺平了道路，未来甚至可能会通过大大提高晶体管所能达到的功能密度，对电子科学的发展历程产生重大影响。华裔科学家37年前理论预测成真基础电子学教科书列出了三种基本的被动电路元件：电阻器、电容器和电感器。早在1971年，美国加州大学伯克利分校的华裔科学家蔡少棠教授就从理论上预言了忆阻器的存在。忆阻器实际上就是一个有记忆功能的非线性电阻器。蔡少棠发表的论文《忆阻器：下落不明的电路元件》提供了忆阻器的原始理论架构，推测电路有天然的记忆能力，即使电力中断亦然。简单说，忆阻器是一种有记忆功能的非线性电阻。通过控制电流的变化可改变其阻值，如果把高阻值定义为“1”，低阻值定义为“0”，则这种电阻就可以实现存储数据的功能。

参考：

在 蔡少棠 教授1971年的论文中，他外推了对称的非线性电阻（电压与电流），非线性电容器（电压与电荷），和非线性电感（磁通量与电流）之间的的概念，并推断出“忆阻器”作为一个基本的非线性电路元件，连接 磁链和电荷 。对比线性（或非线性）的电阻，忆阻器有一个动态的包括过去的电压或电流的记忆的电流和电压之间的关系。其他科学家已经提出动态记忆电阻器，例如伯纳德建模的 存储电阻器 ，但是，蔡试图引进数学一般性。

忆阻器是一种被动电子

任何封闭电路中感应 电动势 的大小，等于穿过这一电路 磁通量 的变化率。本定律可用以下的公式表达：

传统的计算机将数据储存在内存中，然后传送到处理器运算。这种来回“搬运”数据的活动耗费能源和时间，被认为是冯诺依曼计算架构的核心瓶颈。而人类的大脑却并非如此，而是直接在记忆体里计算。被认为具有“存算一体”潜力的忆阻器，因而成为类脑计算领域的热门器件。近日，清华大学微电子所、未来芯片技术高精尖创新中心钱鹤、吴华强团队与合作者在顶尖学术期刊、英国《自然》杂志（Nature）在线发表论文，报道了基于忆阻器阵列芯片卷积网络的完整硬件实现。该存算一体系统在处理卷积神经网络（CNN）时能效比前沿的图形处理器芯片（GPU）高两个数量级，可以说在一定程度上突破了“冯诺依曼瓶颈”的限制：大幅提升算力的同时，实现了更小的功耗和更低的硬件成本。基于忆阻器芯片的存算一体系统 来源：清华大学什么是忆阻器？忆阻器，全称记忆电阻器（Memristor），是继电阻、电容、电感之后的第四种电路基本元件，表示磁通与电荷之间的关系，最早由加州大学伯克利分校教授蔡少棠在1971年预言存在，惠普公司在2008年研制成功。简单来说，这种组件的的电阻会随着通过的电流量而改变，而且就算电流停止了，它的电阻仍然会停留在之前的值，直到接受到反向的电流它才会被推回去，等于说能“记住”之前的电流量。这种奇妙的效果，其实和神经元突触有相仿之处。再加上忆阻器还具有尺寸小、操作功耗低、可大规模集成（三维集成）等优点，难怪计算机科学家们在忆阻器身上看到了存算一体、低能耗类脑计算的前景。人工神经网络近年来大放异彩，如果用忆阻器连接成阵列，作为人工神经网络的硬件，会有什么效果？忆阻器阵列尽管国内外许多企业、研究机构给予关注，但据清华大学新闻页面报道，当前国际上的忆阻器研究还停留在简单网络结构的验证，或者基于少量器件数据进行的仿真。基于忆阻器阵列的完整硬件实现仍然有很多挑战。比如，器件方面，需要制备高一致、可靠的阵列；系统方面，忆阻器因工作原理而存在固有缺陷（如器件间波动，器件电导卡滞，电导状态漂移等），会导致计算准确率降低；架构方面，忆阻器阵列实现卷积功能需要以串行滑动的方式连续采样、计算多个输入块，无法匹配全连接结构的计算效率。通过近年来积累的一些成果，钱鹤、吴华强团队逐渐优化材料和器件结构，制备出了高性能的忆阻器阵列。2017年5月，该课题组就曾在《自然通讯》报告称，首次实现了基于1024个氧化物忆阻器阵列的类脑计算，将氧化物忆阻器的集成规模提高了一个数量级。这使芯片更加高效地完成人脸识别计算任务，将能耗降低到原来的千分之一以下。忆阻器神经网络这次，钱、吴团队集成了8个包括2048个忆阻器的阵列，以提高并行计算的效率。在此基础上，他们构建了一个五层的卷积神经网络进行图像识别，获得了96%以上的高精度，结果显示，基于忆阻器的卷积神经网络比目前最先进的GPU的能效要高出两个数量级。这样的提升是如何实现的？原来，为解决器件固有缺陷造成的系统识别准确率下降问题，他们提出了一种新型的混合训练算法，仅需用较少的图像样本训练神经网络，并微调了最后一层网络的部分权重。与此同时，他们提出了空间并行的机制，将相同卷积核编程到多组忆阻器阵列中，各组忆阻器阵列可并行处理不同的卷积输入块，提高并行度来加速卷积计算。多个忆阻器阵列并行处理随着摩尔定律放缓，计算界翘首以待新的架构突破冯诺依曼瓶颈，适应越来越复杂的AI问题。基于忆阻器的存算一体系统在这场角逐中稳步前进。

学家首次实现光学量子忆阻器杨二硬科普/ 隐身衣/ 光及电磁波/ 伪摇滚爱好者/来自专栏有意思的光图1 光学量子忆阻器的实现最近，维也纳大学的研究人员在nature photonics发文，他们实现了基于集成光子技术、作用于单光子态的光学量子忆阻器，并将其储备池神经网络相结合，能够在数字识别任务中减少训练资源并提高准确率。一、什么是忆阻器？我们首先要了解什么是忆阻器。简单来说，“忆”为记忆，“阻”为阻值，忆阻从字面意思可以理解为记忆阻值。在现实中忆阻器的阻值由通过的电荷量决定，关掉电源后，仍能“记忆”先前通过的电荷量。忆阻器的提出在1971年，蔡少棠根据物理量的关系，如图2所示，预测了电阻、电容、电感之外的第四种基本元件——忆阻器的存在。但这只是在理论上的推测，在一段时间内忆阻器并没有实际实现。在2008年，惠普公司利用两层二氧化钛薄膜实现了忆阻器，自此忆阻器的研究越来越多，并应用于信息存储、忆阻器阵列、人工神经网络的实现等多个领域。图2 蔡少华预测了忆阻器的存在二、光学量子忆阻器的设计光学量子忆阻器其实也是忆阻器的一种，只不过输入、输出的信号是量子态罢了，那么在进行设计时需要考虑的两点便是：符合忆阻特性、输入输出是量子态。首先考虑忆阻器的忆阻特性，输入y、输出u、状态变量s三者满足图3所示等式。以电路中的忆阻器为例，电流作为输入，电压作为输出，满足忆阻特性的等式时，输入输出的曲线为图4所示的经过圆点的“8”字形状。图3 忆阻器需满足的等式图4 电路忆阻器输入输出的关系>接着考虑量子态的输入输出，我们把输入设为量子态的叠加，并证明量子输入态可以连续地映射到输出态即可。那如何理解量子态的叠加呢？我们知道在经典比特中只有0和1，但是在量子比特中，可以处在0态或1态，也可以处于二者的线性叠加态中，系数α、β为复数。三、光学量子忆阻器的实现光学量子忆阻器的设计基础是类似于图5的分光器，在分光器中，输入信号从A进入，输出信号从C传出，D口的反馈信号可以调整反射率θ从而改变输出信号。图5 分光器ass="nolink">但是可不要忘记【量子】二字！！在分光器中我们是没有办法把之前设计的量子态叠加作为输入的，因为一般的分光器中是线性光学，而量子叠加态则是两个能级的叠加。ass="nolink">既然量子态叠加是两个能级的叠加，那便考虑作用于单光子态，并增加一条路径，把两条路径中传输的光子分别对应于两个能级，事实上这是一种路线编码，把1个量子比特通过存在于2种空间模式的单光子来表示。如图6所示，新增加一条路径，原来的路径仍然通过分光器，新的路径则直接通向输出，这时AB两条路径的信号叠加作为输入，输出也是对应两条路径信号的叠加。在利用硬件实现光学量子忆阻器时，则基于集成光子学技术，如图7所示，忆阻器前后的准备阶段(State preparation)、层析阶段(State tomography)用来对输入输出做一些处理。反馈信号对于反射率（状态变量）的控制由微控制器决定，论文作者将该控制器与逻辑单元相结合，如图8所示，通过逻辑单元分析反馈信号路径上的光子数量，并作为反馈的结果传给微控制器，微控制器改变反射率，最终能够改变另一条路径上的光子数量，从而实现了忆阻的四、光学量子忆阻器的应用与展望论文作者尝试把量子光学忆阻器与储备池计算相结合，训练该神经网络识别手写数字时，只需要训练读取网络，训练所需的数据和资源减少。利用储备池、三个量子忆阻器、读取网络，仅使用1000个训练图像，准确率就能达到95%，与不用量子光学忆阻器的架构相比，所需的训练数据更少，且准确率更高。光学量子忆阻器能够把神经网络和量子计算结合起来，所需资源减少且性能更好，有利于进一步扩大神经网络的应用范围，之后或许人工智能也能基于光学量子忆阻器，利用量子资源的潜力得到进一步发展。

电路基本元件是：1、电源；2、导线；3、用电设备；4、开关；5、保险丝。