[发明专利]含电阻元件的数学问题求解电路在审
申请号: | 201880062718.X | 申请日: | 2018-09-27 |
公开(公告)号: | CN111133431A | 公开(公告)日: | 2020-05-08 |
发明(设计)人: | D·耶尔米尼;Z·孙;G·佩德雷蒂 | 申请(专利权)人: | 米兰理工大学 |
主分类号: | G06F17/12 | 分类号: | G06F17/12;G11C13/00;G06G7/32 |
代理公司: | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人: | 黄晓升 |
地址: | 意大*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 电阻 元件 数学 问题 求解 电路 | ||
描述了一种数学求解电路(100),包括:交叉点矩阵(MG),其包括多个行导体(L±)、多个列导体(Cj)和多个模拟电阻存储器(Gij),每个模拟电阻存储器连接在行导体和列导体之间;多个运算放大器(OA±),每个运算放大器具有:连接到相应行导体(Li)的第一输入端子(INu),连接到接地端子(GR)的第二输入端子(IN2i),所述多个中的至少一个运算放大器(OAi)使得相应第一输入端子(INu)连接到虚地。
技术领域
本发明涉及由采用电阻元件的电子电路执行的数学计算领域。
背景技术
电阻存储器在数学计算电子电路中有着广泛的应用。关于这一点,文献US-A-9152827描述了一种具有电阻存储器的电路,该电阻存储器组织在交叉点矩阵中,并且构造成用于执行x=Ab类型的矩阵-向量积运算,其中x是电流向量,A是电导矩阵,b是施加到交叉点矩阵的每行的电压向量。
文献US-A-2017/0040054描述了用于计算加速器的电阻存储器的矩阵,特别是用于求解方程组和借助迭代数字技术的矩阵。可以看出,这种求解需要多次迭代才能得到收敛。
一种类似于文献US-A-2017-0040054中公开的方法可在以下文章中找到:“Mixed-Preci-sion Memcomputing”,M.Le Galloet al.,arXiv:1701.04279[cs.ET]。它面临用迭代方法(Krylov子空间)通过组合相变存储器的矩阵来求解线性方程组的问题,以获得混合精度解。
发明内容
申请人已经注意到,关于求解代数问题的概率,现有技术的计算方法在可执行计算操作的类型(即简单乘法)和计算负荷方面都表现出局限性。
本发明的第一目标是如独立权利要求1中描述的数学问题求解电路。在从属权利要求2至15中描述了特定实施例。
附图说明
下面将参照在以下附图中仅以说明性方式给出的非限制性示例来描述本发明。这些附图显示了本发明的不同方面和实施例,并且在适当情况下,不同附图中的类似结构、组件、材料和/或元件由相同的附图标记表示。
图1示出了数学问题求解电路的示例;
图2示出了用于求解平方方程组(square systems of equations)的第一电路的示例;
图3通过示例示出了用于求解平方方程组的第二电路;
图4示出了用于计算特征向量的第一电路的示例;
图5示出了用于计算特征向量的第二电路的示例;
图6示出了在使用三端电阻元件的实施例中用于求解平方方程组的第一电路;
图7示出了在使用电阻存储器和三端电阻元件的实施例中用于求解平方方程组的第一电路;
图8示出了在包括开环运算放大器的实施例中用于计算特征向量的第一电路;
图9示出了线性回归加速器电路的示例;以及
图10示出了通过使用线性回归加速器电路训练的神经网络的示例。
具体实施方式
虽然本发明易受不同的修改和替代构造的影响,但一些相应的图示实施例在附图中示出,并将在下文中进行具体描述。无论如何,声明无意将本发明限制于特定的图示实施例,相反,本发明旨在涵盖落入权利要求所限定的本发明范围内的所有修改、替代构造和等同物。
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