RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Журнал вычислительной математики и математической физики // Архив

Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 2021, том 61, номер 5, страницы 885–894 (Mi zvmmf11245)

Эта публикация цитируется в 4 статьях

Математическая физика

Расчет индуктивностей и пространственных распределений токов в модели сверхпроводникового нейрона

С. В. Бакурскийabc, Н. В. Кленовde, М. Ю. Куприяновa, И. И. Соловьевacf, М. М. Хапаевag

a 119991 Москва, Ленинские горы, 1, стр. 2, МГУ им. М.В. Ломоносова, НИИЯФ им. Д.В. Скобельцына, Россия
b 141701 М.о., Долгопрудный, Институтский пер., 9, МФТИ, Россия
c 127055 Москва, ул. Сущевская, 22, ВНИИА им. Н.Л. Духова, Россия
d 119991 Москва, Ленинские горы, 1, стр. 2, МГУ им. М.В. Ломоносова, Физический факультет, Россия
e 111024 Москва, ул. Авиамоторная, 8а, МТУСИ, Россия
f 603950 Нижний Новгород, пр-т Гагарина, 23, ННГУ им. Н.И. Лобачевского, Россия
g 119991 Москва, Ленинские горы, 1, стр. 52, МГУ им. М.В. Ломоносова, факультет ВМК, каф. выч. методов, Россия

Аннотация: Предложены математическая модель и вычислительный метод расчета индуктивностей и пространственных распределений сверхпроводящих токов в адиабатическом искусственном нейроне, представляющем собой многослойную структуру, содержащую джозефсоновские переходы. Вычислительный метод основан на совместном решении уравнений Лондонов для токов в слоях сверхпроводника и уравнений Максвелла, задающих пространственное распределение магнитного поля, а также модели листового тока, учитывающей конечную толщину проводящих слоев и токовых контактов. Этот подход эффективно учитывает межслойные контакты и джозефсоновские переходы в виде распределенных источников тока. Полученные уравнения решаются с использованием метода конечных элементов с плотными матрицами большой размерности. Представлены результаты расчетов для модели проектируемого нейрона с сигмоидальной передаточной функцией. С целью оптимизации конструкции устройства вычисляются как рабочие (запланированные на первом этапе проектирования), так и паразитные индуктивности, а также распределение токов. Предлагаемая методология и программное обеспечение могут быть использованы для моделирования широкого спектра сверхпроводящих устройств на основе сверхпроводниковых квантовых интерферометров.
Библ. 19. Фиг. 4.

Ключевые слова: сверхпроводимость, искусственный нейрон, индуктивность, метод конечных элементов.

УДК: 519.63

Поступила в редакцию: 24.12.2020
Исправленный вариант: 24.12.2020
Принята в печать: 14.01.2021

DOI: 10.31857/S0044466921050021


 Англоязычная версия: Computational Mathematics and Mathematical Physics, 2021, 61:5, 854–863

Реферативные базы данных:


© МИАН, 2024