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用于 LTspice 神经形态电路仿真的多端二硫化钼忆阻晶体管物理约束神经常微分方程紧凑建模
《Journal of Computational Electronics》：Physics-constrained Neural ODE compact modeling of multi-terminal MoS2 memtransistors for LTspice neuromorphic circuit simulation
【字体： 大 中 小 】 时间：2026年09月01日 来源：Journal of Computational Electronics 2.8
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摘要需要紧凑模型将多终端二硫化钼 (MoS2) 忆阻晶体管与标准电路模拟器连接起来，但目前可用的此类模型数量有限。在本工作中，开发了一种物理约束的神经常微分方程 (Neural ODE) 紧凑模型，并将其实现为 LTspice 行为子电路，其中内部开关动态是从降阶教师模型中学
需要紧凑模型将多终端二硫化钼 (MoS2) 忆阻晶体管与标准电路模拟器连接起来，但目前可用的此类模型数量有限。在本工作中，开发了一种物理约束的神经常微分方程 (Neural ODE) 紧凑模型，并将其实现为 LTspice 行为子电路，其中内部开关动态是从降阶教师模型中学习的。Biolek 型方向窗口与精确硬零表达式 \({n}_{\theta }\left(w,{V}_{DS}\right)-{n}_{\theta }\left(w,0\right)\) 相结合，因此状态变化率在零漏源电压下变为精确零。对于五个种子，获得的范围内平均决定系数为 \({R}^{2}=0.999874\pm 0.000055\)。对于所选模型，在 \(\pm 9\) 和 \(\pm 11\) V 下的范围外 \({R}^{2}\) 值分别为 0.8506 和 0.7586，相比之下，拟合线性 Biolek 模型分别为 0.6511 和 0.3595。学习模型的磁滞面积误差为 34.03%，而拟合线性模型为 40.23%，不过线性模型显示出更小的低电导态和脉冲非线性误差。与已发表的 MoS2 忆阻晶体管数据的归一化比较显示，对于增强作用（\({R}^{2}=0.9755\)）吻合度良好，而对于抑制曲率的吻合度较弱（\({R}^{2}=0.2738\)）。从导出的 LTspice 数据中获得的状态值和电流 \({R}^{2}\) 值均超过 0.999999，即在数值精度上一一致。结果表明，该模型可在所研究条件下用作电路兼容的模拟器，但不能替代使用测量器件数据进行校准。
需要紧凑模型将多终端二硫化钼 (MoS2) 忆阻晶体管与标准电路模拟器连接起来，但目前可用的此类模型数量有限。在本工作中，开发了一种物理约束的神经常微分方程 (Neural ODE) 紧凑模型，并将其实现为 LTspice 行为子电路，其中内部开关动态是从降阶教师模型中学习的。Biolek 型方向窗口与精确硬零表达式 \({n}_{\theta }\left(w,{V}_{DS}\right)-{n}_{\theta }\left(w,0\right)\) 相结合，因此状态变化率在零漏源电压下变为精确零。对于五个种子，获得的范围内平均决定系数为 \({R}^{2}=0.999874\pm 0.000055\)。对于所选模型，在 \(\pm 9\) 和 \(\pm 11\) V 下的范围外 \({R}^{2}\) 值分别为 0.8506 和 0.7586，相比之下，拟合线性 Biolek 模型分别为 0.6511 和 0.3595。学习模型的磁滞面积误差为 34.03%，而拟合线性模型为 40.23%，不过线性模型显示出更小的低电导态和脉冲非线性误差。与已发表的 MoS2 忆阻晶体管数据的归一化比较显示，对于增强作用（\({R}^{2}=0.9755\)）吻合度良好，而对于抑制曲率的吻合度较弱（\({R}^{2}=0.2738\)）。从导出的 LTspice 数据中获得的状态值和电流 \({R}^{2}\) 值均超过 0.999999，即在数值精度上一一致。结果表明，该模型可在所研究条件下用作电路兼容的模拟器，但不能替代使用测量器件数据进行校准。
