Study of the dynamic behavior of memristive circuits and their synchronization through numerical simulation using python
DOI:
https://doi.org/10.59540/tech.vi4.80Keywords:
Chua circuits, Memristors, Synchronization, Hysteresis, Memductor, PythonAbstract
This study investigates the dynamic behavior and synchronization properties of memristive circuits through numerical simulations using Python. Memristive circuits, known for their non-linear and memory-dependent characteristics, are of significant interest for applications in neuromorphic computing and secure communications. The research employed mathematical models of memristors and used Python’s computational libraries to simulate circuit dynamics and analyze synchronization mechanisms in coupled systems. The methodology involved constructing differential equation-based models, solving them numerically using the Runge-Kutta method, and visualizing the results. Key behaviors such as periodic oscillations, and chaotic states were observed and analyzed, and synchronization properties were studied by simulating coupled circuits. Three representative models are explored: Chua-Stanford, Memductor, and an experimental Chua-based model. The results indicate that memristors induce hysteresis behavior, which amplifies dynamic complexity and facilitates synchronization of initially unsynchronized systems through a coupling factor. Over time, the circuits evolve towards coherent behavior, demonstrating how chaos can be controlled and synchronized. Finally, this study demonstrates the utility of Python-based simulations in advancing the understanding of memristive circuit behavior and their potential applications in electronic and computational systems.
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