已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

Unraveling the Interplay Between Memristive and Magnetoresistive Behaviors in LaCoO3/SrTiO3 Superlattice‐Based Neural Synaptic Devices

超晶格 磁电阻 材料科学 神经形态工程学 异质结 记忆电阻器 密度泛函理论 凝聚态物理 磁存储器 光电子学 人工神经网络 计算机科学 磁场 化学 物理 计算化学 机器学习 操作系统 量子力学
作者
Zeou Yang,Xiaozhong Huang,Yu Liu,Ze Wang,Zhengwei Zhang,Bingyang Ma,Hailong Shang,Lanzhi Wang,Zhu Tao,Xidong Duan,Hailong Hu,Jianling Yue
出处
期刊:Small methods [Wiley]
卷期号:9 (5): e2401259-e2401259 被引量:5
标识
DOI:10.1002/smtd.202401259
摘要

Memristors and magnetic tunnel junctions are showing great potential in data storage and computing applications. A magnetoelectrically coupled memristor utilizing electron spin and electric field-induced ion migration can facilitate their operation, uncover new phenomena, and expand applications. In this study, devices consisting of Pt/(LaCoO3/SrTiO3)n/LaCoO3/Nb:SrTiO3 (Pt/(LCO/STO)n/LCO/NSTO) are engineered using pulsed laser deposition to form the LCO/STO superlattice layer, with Pt and NSTO serving as the top and bottom electrodes, respectively. The results show that both memristive and magnetoresistive properties can coexist without any compromise in performance, and the values of ROFF/RON and tunnel magnetoresistance (TMR) ratio are both improved by ≈1000% compared to a single-period heterostructure. Notably, the Pt/(LCO/STO)5/LCO/NSTO device demonstrates superior multilevel storage performance, characterized by extended endurance, reliable retention, high ROFF/RON ratio, significant TMR ratio, and fundamental synaptic behaviors. Furthermore, density functional theory (DFT) is employed to calculate the changes in oxygen vacancies, affecting the overall energy bands and magnetic moments in the monolayer and multi-periodic structures. Simulations using the handwritten digit recognition classification achieve the highest accuracy of 94.38%. These attributes suggest that the devices hold considerable promise for application in data storage and neuromorphic computing, offering a platform for high-density neural circuits in intelligent electronic devices.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
王世缘发布了新的文献求助10
1秒前
ljh024完成签到,获得积分10
1秒前
杜琳艳完成签到 ,获得积分10
2秒前
Lain完成签到 ,获得积分10
2秒前
2秒前
Eason_C完成签到 ,获得积分10
4秒前
耶耶完成签到 ,获得积分10
6秒前
Winona发布了新的文献求助10
7秒前
小何应助Bliss采纳,获得50
8秒前
kaio_escolar完成签到,获得积分10
9秒前
折光完成签到 ,获得积分10
9秒前
10秒前
谁有文献请救救我完成签到,获得积分10
11秒前
赘婿应助笑点低雨双采纳,获得10
11秒前
11秒前
迷你的寄风完成签到 ,获得积分10
12秒前
Timberlake完成签到,获得积分10
12秒前
FOD完成签到 ,获得积分10
12秒前
无无无无无无完成签到 ,获得积分10
14秒前
14秒前
Rita完成签到,获得积分10
14秒前
QingCress77完成签到 ,获得积分10
15秒前
15秒前
16秒前
gsw发布了新的文献求助30
16秒前
17秒前
科研通AI6.4应助鲨鱼辣椒采纳,获得10
18秒前
卑微学术人完成签到 ,获得积分10
18秒前
隐形曼青应助lucy采纳,获得30
20秒前
舒适青槐发布了新的文献求助10
21秒前
Linz完成签到 ,获得积分10
21秒前
木木发布了新的文献求助10
21秒前
852应助ljh024采纳,获得10
21秒前
NexusExplorer应助义气如音采纳,获得30
22秒前
彭于晏应助沥青拌蛋黄采纳,获得10
22秒前
Rita发布了新的文献求助10
22秒前
22秒前
CyberHamster完成签到,获得积分0
23秒前
华仔应助花海采纳,获得30
24秒前
魔幻冰棍完成签到 ,获得积分10
24秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
48V Low-voltage Power Distribution Network (PDN) Architecture Industry Report, 2024 800
Fundamentals of Pharmaceutical and Biologics Regulations: A Global Perspective, Second Edition 700
Direct and Iterative Linear System Solvers 500
Plato's Parmenides. A Constructive Reading 500
Vander's Renal Physiology第10版 500
Poetics of Cognition 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7304228
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8922331
关于积分的说明 18901146
捐赠科研通 6967711
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3212078
关于科研通互助平台的介绍 2380918
邀请新用户注册赠送积分活动 2189356