在新一代电子器件与智能电路设计飞速发展的背景下，传统电阻、电容、电感等基础电路元件已逐渐暴露出在高速、低功耗和高集成度应用中的局限性。作为第四种基本元件，忆阻器凭借其独特的记忆特性和非线性动态行为，在数据存储、逻辑运算和神经形态计算等领域展现出巨大潜力。来自法国勃艮第大学的Jean-Marie Bilbault教授团队，在Journal of Low Power Electronics and Applications 上发表了一篇题为“Review on the Basic Circuit Elements and Memristor Interpretation: Analysis, Technology and Applications”的综述论文，全面探讨了基础电路元件与忆阻器的物理机理、建模方法以及实际应用，并对未来技术发展进行了展望，为相关研究人员和工程师提供前沿理论和设计指导。

研究内容

忆阻器作为新兴器件，具有根据通过电荷量调节电阻值的能力，从而实现数据的存储与处理。其非线性特性和记忆效应使其在低功耗、高密度存储及神经形态计算中具有明显优势。然而，忆阻器的物理机制复杂，多种建模方法并存，使得如何在实际电路设计中充分利用忆阻器成为亟待解决的问题。

本文回顾了传统基础电路元件的工作原理，指出其在高频、低功耗及大规模集成应用中的不足之处。接着，重点解析了忆阻器的工作机理，包括离子迁移、隧穿效应等物理过程，并总结了当前常用的忆阻器建模方法。研究指出，不同材料和工艺下，忆阻器表现出截然不同的动态特性，其建模难度也随之增加。

在技术进展方面，近年来通过改进材料和制造工艺，忆阻器的一致性和稳定性得到了显著提升。与此同时，基于忆阻器的新型电路设计不断涌现，如忆阻器存储器、逻辑电路和神经形态网络等，为实现低功耗、高效能系统提供了新的技术手段。

此外，忆阻器在神经形态计算中的应用也得到了广泛关注。利用忆阻器构建的神经网络，不仅能够模拟生物神经元的突触功能，还具备高度可编程性和自学习能力，为人工智能硬件加速器提供了全新的实现途径。

这些充分证明了忆阻器在未来智能电子系统中的应用潜力，其在存储器、逻辑电路及神经网络等领域的突破，将极大推动下一代电子技术的发展。

忆阻器模拟模型

研究总结

忆阻器作为一种新型电路元件，其在低功耗、高密度和智能计算方面的优势，将成为突破传统电路设计瓶颈的重要方向。本文综述内容不仅为研究人员提供了深入了解忆阻器物理机制和建模技术的理论依据，也为产业界开发新型智能电子系统提供了切实可行的设计思路。

未来，随着材料科学和制造工艺的不断进步，忆阻器技术有望实现大规模集成，并在物联网、边缘计算及人工智能硬件领域发挥更大作用。同时，跨学科的合作将推动忆阻器在生物医学、环境监测和智能交通等领域的创新应用，为推动整个电子产业向更高性能、更低功耗和更高智能化的方向发展提供强大动力。

原文出自 JLPEA 期刊：https://www.mdpi.com/1759574

期刊主页：https://www.mdpi.com/journal/jlpea

JLPEA 期刊介绍

主编：Davide Bertozzi, University of Manchester, UK

期刊旨在发表低功耗电子方向的创新研究和重要成果。期刊范围涵盖的主题包括但不限于新兴电子器件和工艺技术、模拟、数字和混合信号 VLSI 电路、架构和系统设计、SoC 和嵌入式系统、能量采集和无电池系统、综合和优化工具，以及用于低功耗设计的 CAD 工具和方法。目前被 Scopus、ESCI 等数据库收录。

2023 Impact Factor：1.6

2023 CiteScore：3.6

Time to First Decision：20 Days

Acceptance to Publication：2.7 Days