20、自旋轨道扭矩与磁振子逻辑器件的应用与挑战

自旋轨道扭矩与磁振子逻辑器件的应用与挑战

1. 自旋轨道扭矩的应用

自旋轨道扭矩(Spin Orbit Torque)在磁性材料中引发的磁化翻转和磁畴壁运动是当前磁学与自旋电子学领域的研究热点,因其蕴含丰富的物理现象以及在低能耗存储和逻辑应用方面的巨大潜力。

1.1 存储应用
  • STT - MRAM :自旋轨道扭矩驱动的多层体系中的磁化翻转可用于自旋转移扭矩磁随机存取存储器(STT - MRAM)。通过利用重金属/自由层界面来切换自由层的磁化方向,能够将读写过程分离,降低功耗,同时减少隧道结击穿的风险。例如,Liu等人利用自旋轨道扭矩在无磁场条件下实现了磁性隧道结中面内极化磁体的切换,但对于STT - MRAM应用,垂直极化磁体更受青睐。近期,Yu等人和You等人分别通过不同方法实现了无外部偏置磁场下垂直极化磁体的切换。
  • 赛道存储器 :自旋轨道扭矩能在磁性纳米线中高效驱动磁畴壁运动,可用于低功耗的赛道存储器。在赛道存储器中,电流用于推动磁畴壁沿着磁性纳米线移动。
存储应用类型 原理 优势
STT - MRAM 利用重金属/自由层界面切换自由层磁化方向 读写分离,降低功耗,减少隧道结击穿风险
赛道存储器
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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