(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
メモリ・セルを動作させるための方法であって、前記メモリ・セルのメモリ状態が前記メモリ・セルにおけるアモルファス材料の構成によって表され、前記メモリ・セルの抵抗がある時間期間にわたってドリフトし、前記方法が、
前記メモリ・セルに複数の電気入力信号を印加することと、
前記複数の電気入力信号の結果として得られる前記メモリ・セルからの複数の電気出力信号を測定することと、
前記メモリ・セルにおけるアモルファス材料の前記構成に依存する前記複数の電気出力信号の不変成分を計算することであって、前記不変成分が前記ある時間期間にわたった前記メモリ・セルの抵抗ドリフト特徴とは実質的に無関係であることと、
前記不変成分に基づいて前記メモリ・セルのメモリ状態を判断することと、
を含む、方法。
【請求項２】
前記複数の電気入力信号が、前記メモリ・セルの電流−電圧特徴関係の２つ以上の点において前記メモリ・セルにバイアスをかける、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記不変成分の計算が、
前記複数の電気出力信号を含む測定領域に前記複数の電気出力信号をマッピングすることであって、前記測定領域が複数の測定領域の１つであり、前記複数の測定領域の各測定領域が前記メモリ・セルの可能なメモリ状態に相当することと、
前記不変成分が、前記複数の電気出力信号をマッピングした前記測定領域に等しいと判断することと、
を含む、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
少なくとも１つのメモリ・セルを複数の可能な初期状態の各々に少なくとも一度プログラミングするステップと、
各プログラミング動作の後に前記複数の入力電気信号を少なくとも一度印加するステップと、
前記複数の電気入力信号の結果として得られた前記複数の出力電気信号を測定するステップと、
前記複数の出力電気信号を、前記少なくとも１つのセルをプログラミングした前記初期状態に関連付けるステップと、
所望の初期状態に関連付けた前記複数の出力電気信号の大部分を含むように前記複数の可能な初期状態の各々について前記測定領域の１つを選択するステップと、
に従って前記測定領域を判断する、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
複数の可能な初期セル状態の各々について、統計モデルに基づいて前記初期セル状態を条件とした前記複数の電気出力信号の測定値を取得する確率を計算することを更に含む、請求項１〜４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項６】
前記メモリ・セルの温度を測定することを更に含み、
前記複数の出力電気信号の不変成分の前記計算が、少なくとも部分的に前記メモリ・セルの前記温度および前記ある時間期間に依存する、請求項１〜５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項７】
前記不変成分の計算が、前記複数の電気出力信号の測定値を一価の量にマッピングすることを含む、請求項１から５のいずれかに記載の方法。
【請求項８】
メモリ・セルを動作させるための方法であって、メモリ・セル状態が前記メモリ・セルにおけるアモルファス材料の構成によって表され、前記メモリ・セルの抵抗がある時間期間にわたってドリフトし、前記方法が、
前記メモリ・セルに少なくとも１つの周期的な入力信号を印加することと、
前記少なくとも１つの周期的な入力信号の結果として得られる少なくとも１つの高調波周波数の振幅を測定することと、
前記少なくとも１つの周期的な入力信号の結果として得られる前記少なくとも１つの高調波周波数の前記振幅に基づいて不変成分を計算することであって、前記不変成分が前記メモリ・セルにおけるアモルファス材料の前記構成に依存し、前記不変成分が前記ある時間期間にわたった前記メモリ・セルの抵抗ドリフト特徴とは実質的に無関係であることと、
前記不変成分に基づいて前記メモリ・セルの前記メモリ状態を判断することと、
を含む、方法。
【請求項９】
前記不変成分の計算が、
前記少なくとも１つの高調波周波数の前記振幅を含む測定領域に前記少なくとも１つの高調波周波数の前記振幅をマッピングすることであって、前記測定領域が複数の測定領域の１つであり、前記複数の測定領域が前記メモリ・セルの異なるメモリ状態における前記少なくとも１つの高調波周波数の前記振幅についての可能な結果に相当することと、
前記不変成分が、前記少なくとも１つの高調波周波数の前記振幅をマッピングした前記測定領域に等しいと判断することと、
を含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
少なくとも１つのメモリ・セルを複数の可能な初期状態の各々に少なくとも一度プログラミングするステップと、
各プログラミング動作の後に少なくとも１つの周期的な入力信号を少なくとも一度印加するステップと、
前記少なくとも１つの周期的な入力信号の結果として得られた前記少なくとも１つの高調波周波数の前記振幅を測定するステップと、
前記少なくとも１つの高調波周波数の前記振幅を、前記少なくとも１つのセルをプログラミングした前記初期状態に関連付けるステップと、
所望の初期状態に関連付けた前記少なくとも１つの高調波周波数の前記振幅の大部分を含むように前記複数の可能な初期状態の各々について前記測定領域の１つを選択するステップと、
によって前記測定領域を判断する、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
メモリ・セルを動作させるためのメモリ・コントローラであって、メモリ・セル状態が前記メモリ・セルにおけるアモルファス材料の構成によって表され、前記メモリ・セルの抵抗がある時間期間にわたってドリフトし、前記メモリ・コントローラが、
複数の電気入力信号によってメモリ・セルにバイアスをかけるように構成されたバイアス・ユニットと、
前記複数の電気入力信号の結果として得られる前記メモリ・セルからの複数の電気出力信号を測定するように構成された測定ユニットと、
前記メモリ・セルにおけるアモルファス材料の前記構成に依存する前記複数の電気出力信号の不変成分を計算するように構成され、前記不変成分が前記ある時間期間にわたった前記メモリ・セルの抵抗ドリフト特徴とは実質的に無関係である、計算ユニットと、
前記複数の出力電気信号の前記不変成分に基づいて前記メモリ・セルのメモリ状態を判断するように構成された判断ユニットと、
を含む、メモリ・コントローラ。
【請求項１２】
前記複数の電気入力信号が、前記メモリ・セルの電流−電圧特徴関係の２つ以上の点において前記メモリ・セルにバイアスをかける、請求項１１に記載のメモリ・コントローラ。
【請求項１３】
前記複数の電気入力信号が前記メモリ・セルに印加される連続的な入力信号の一部である、請求項１１に記載のメモリ・コントローラ。
【請求項１４】
前記計算ユニットが、
前記複数の電気出力信号を含む測定領域に前記複数の電気出力信号をマッピングし、前記測定領域が複数の測定領域の１つであり、前記複数の測定領域の各測定領域が前記メモリ・セルの可能なメモリ状態に相当し、
前記不変成分が、前記複数の電気出力信号をマッピングした前記測定領域に等しいと判断する、
ように更に構成されている、請求項１１から１３のいずれかに記載のメモリ・コントローラ。
【請求項１５】
前記計算ユニットが、複数の可能な初期セル状態の各々について、統計モデルに基づいて前記初期セル状態を条件とした前記複数の電気出力信号の測定値を取得する確率を計算するように更に構成されている、請求項１１から１４のいずれかに記載のメモリ・コントローラ。
【請求項１６】
前記計算ユニットが、
前記複数の電気出力信号に基づいた一価の量を計算し、前記一価の量が前記メモリ・セルにおけるアモルファス材料の前記構成に依存した値であり、各一価の量が前記可能なメモリ・セル状態の１つに相当し、
前記不変成分が、前記複数の電気出力信号から計算した前記一価の量に等しいと判断する、
ように更に構成されている、請求項１１から１５のいずれかに記載のメモリ・コントローラ。
【請求項１７】
メモリ・セル状態がメモリ・セルにおけるアモルファス材料の構成によって表され、前記メモリ・セルの抵抗がある時間期間にわたってドリフトし、前記メモリ・セルを動作させるためのプログラム・コードであって、
前記メモリ・セルに複数の電気入力信号を印加し、
前記複数の電気入力信号の結果として得られる前記メモリ・セルからの複数の電気出力信号を測定し、
前記メモリ・セルにおけるアモルファス材料の前記構成に依存する前記複数の電気出力信号の不変成分を計算し、前記不変成分が前記ある時間期間にわたった前記メモリ・セルの抵抗ドリフト特徴とは実質的に無関係であり、
前記不変成分に基づいて前記メモリ・セルのメモリ状態を判断する、
ようにコンピュータに実行させる、コンピュータ・プログラム。
【請求項１８】
前記複数の電気入力信号が、前記メモリ・セルの電流−電圧特徴関係の２つ以上の点において前記メモリ・セルにバイアスをかける、請求項１７に記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項１９】
前記プログラムによって、
前記複数の電気出力信号を含む測定領域に前記複数の電気出力信号をマッピングし、前記測定領域が複数の測定領域の１つであり、前記複数の測定領域の各測定領域が前記メモリ・セルの可能なメモリ状態に相当し、
前記不変成分が、前記複数の電気出力信号をマッピングした前記測定領域に等しいと判断する、
ように構成されたコンピュータ読み取り可能プログラム・コードを更に含む、請求項１７または１８に記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項２０】
前記プログラムによって、
少なくとも１つのメモリ・セルを複数の可能なメモリ状態の各々に少なくとも一度プログラミングし、
各可能なメモリ状態について複数の入力電気信号を印加し、
各可能なメモリ状態について前記複数の電気入力信号の結果として得られた複数の電気出力信号を測定し、
各可能なメモリ状態について前記複数の電気出力信号を前記メモリ状態に関連付け、
各可能なメモリ状態について、複数のメモリ状態の各々に測定領域を割り当て、前記測定領域が前記メモリ状態に関連付けた前記複数の電気出力信号の大部分を含む、
ように構成されたコンピュータ読み取り可能プログラム・コードを更に含む、請求項１９に記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項２１】
前記プログラムによって、複数の可能なメモリ状態の各々について、前記複数の電気出力信号が前記メモリ状態に相当する確率を計算するように構成されたコンピュータ読み取り可能プログラム・コードを更に含む、請求項１７から２０のいずれかに記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項２２】
前記プログラムによって、
前記複数の電気出力信号に基づいた一価の量を計算し、前記一価の量が前記メモリ・セルにおけるアモルファス材料の前記構成に依存した値であり、各一価の量が前記可能なメモリ・セル状態の１つに相当し、
前記不変成分が、前記複数の電気出力信号から計算した前記一価の量に等しいと判断する、
ように構成されたコンピュータ読み取り可能プログラム・コードを更に含む、請求項１７から２１のいずれかに記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項２３】
前記複数の電気入力信号が前記メモリ・セルに印加される連続的な入力信号の一部である、請求項１７から２２のいずれかに記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項２４】
メモリ・セル状態がメモリ・セルにおけるアモルファス材料の構成によって表され、前記メモリ・セルの抵抗がある時間期間にわたってドリフトし、前記メモリ・セルを動作させるためのコンピュータ読み取り可能プログラム・コードであって、
前記メモリ・セルに少なくとも１つの周期的な入力信号を印加し、
前記少なくとも１つの周期的な入力信号の結果として得られる少なくとも１つの高調波周波数の振幅を測定し、
前記少なくとも１つの周期的な入力信号の結果として得られる前記少なくとも１つの高調波周波数の前記振幅に基づいて不変成分を計算し、前記不変成分が前記メモリ・セルにおけるアモルファス材料の前記構成に依存し、前記不変成分が前記ある時間期間にわたった前記メモリ・セルの抵抗ドリフト特徴とは実質的に無関係であり、
前記不変成分に基づいて前記メモリ・セルの前記メモリ状態を判断する、
ようにコンピュータに実行させるコンピュータ・プログラム。
【請求項２５】
複数のメモリ・セルであって、各メモリ・セルが前記メモリ・セルにおけるアモルファス材料の構成によって表されるメモリ状態を含み、前記メモリ・セルの抵抗がある時間期間にわたってドリフトする、前記メモリ・セルと、
コントローラであって、
（ａ）読み取るメモリ位置を指定するアドレスを受信し、
（ｂ）指定された前記メモリ・セルを選択し、
（ｃ）前記メモリ・セルに複数の電気入力信号を印加し、
（ｄ）前記複数の電気入力信号の結果として得られた前記メモリ・セルからの複数の電気出力信号を測定し、
（ｅ）前記メモリ・セルにおけるアモルファス材料の前記構成に依存する前記複数の電気出力信号の不変成分を計算し、前記不変成分は前記ある時間期間にわたった前記メモリ・セルの抵抗ドリフト特徴とは実質的に無関係であり、
（ｆ）前記不変成分に基づいて前記メモリ・セルのメモリ状態を判断する、
ように構成された前記コントローラと、
を含む、メモリ・デバイス。
【請求項２６】
コンピュータ・コードを含むコンピュータ・プログラムであって、コンピュータ・システムにロードされてそこで実行されると、請求項１から１０のいずれか１項に記載された方法の前記ステップの全てを前記コンピュータ・システムに実行させる、コンピュータ・プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンピュータ・メモリの読み取りに関し、更に具体的には、ある時間期間にわたって抵抗ドリフトを示す相変化メモリ（phase change memory）の読み取りに関する。
【背景技術】
【０００２】
コンピュータ・メモリには２つの大きなグループがある。すなわち、不揮発性メモリおよび揮発性メモリである。不揮発性メモリには、情報を保持するための絶え間ないエネルギ入力は必要ないが、揮発性メモリにはこれが必要である。不揮発性メモリ・デバイスの例として、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、フラッシュ電気的消去可能読み取り専用メモリ、強誘電性ランダム・アクセス・メモリ、磁気ランダム・アクセス・メモリ（ＭＲＡＭ）、および相変化メモリ（ＰＣＭ）が挙げられる。不揮発性メモリ・デバイスは、電力を消費することなくメモリ要素の状態を数日から数十年間にわたって保持することができるメモリである。揮発性メモリ・デバイスの例には、ダイナミック・ランダム・アクセス・メモリ（ＤＲＡＭ）およびスタティック・ランダム・アクセス・メモリ（ＳＲＡＭ）が含まれる。ＤＲＡＭはメモリ要素を常にリフレッシュする必要があり、ＳＲＡＭはメモリ要素の状態を維持するために絶え間ないエネルギ供給が必要である。本発明は相変化メモリを対象とする。相変化メモリでは、異なる相となるように操作することができる材料に、情報が記憶される。これらの相の各々が示す異なる電気的特性を用いて、情報を記憶することができる。アモルファス相および結晶相は、電気抵抗に検出可能な差があるために、ビット（１および０）の記憶に用いられる典型的な２つの相である。具体的には、アモルファス相は結晶相よりも抵抗が高い。
【０００３】
カルコゲニドは、相変化材料として一般的に利用される材料群である。この材料群には、カルコゲン（周期表の１６／ＶＩＡ群）および別の元素が含まれる。セレン（Ｓｅ）およびテルル（Ｔｅ）は、相変化メモリ・セルを作成する場合にカルコゲニド半導体を生成するために用いられるこの群の最も一般的な２つの元素である。この一例として、Ｇｅ2Ｓｂ2Ｔｅ5、ＳｂＴｅ、およびＩｎ2Ｓｅ3が挙げられる。
【０００４】
相変化材料の状態を変化させるためには、材料を融点まで加熱し、次いで材料を冷却して可能な状態の１つとすることが必要である。相変化材料に電流を通すと、オーム加熱が起こり、相変化材料が溶ける。相変化材料を溶かして徐々に冷却すると、時間の経過によって相変化材料が結晶状態を形成する。相変化材料を溶かして急激に冷却すると、相変化材料は急冷されてアモルファス状態になる。
【０００５】
多ビット記憶においては、個々の相変化メモリ・セルを多数の状態にプログラミングすることができなければならない。これらの多数の状態は、アモルファス相および結晶相の相変化材料の様々な比である。相変化材料のアモルファス対結晶の比は、メモリ・セルの電気抵抗に直接影響を及ぼす。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
相変化メモリにおける１つの問題は、メモリ・セルの抵抗ドリフトである。本明細書において用いる場合、抵抗ドリフトとは、相変化材料の１つの相の抵抗が時間と共に変化するプロセスである。相変化材料のアモルファス相の抵抗特性は、ある時間期間にわたってランダムなドリフトを示し、メモリ・セルに記憶されたデータの回復が難しくなる恐れがある。このため、メモリ・セルの特徴的な抵抗ドリフトとは無関係に相変化メモリ・セルにおいてデータを読み取ると共に記憶するための方法を考案することが望ましい。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
第１の態様から、本発明は、メモリ・セルを動作させるための方法を提供する。メモリ・セルのメモリ状態は、メモリ・セルにおけるアモルファス材料の構成によって表される。メモリ・セルの抵抗は、ある時間期間にわたってドリフトする。この方法は、メモリ・セルに複数の電気入力信号を印加することを含む。この方法は、メモリ・セルからの複数の電気出力信号を測定することを含む。電気出力信号は複数の電気入力信号の結果として得られる。この方法は、メモリ・セルにおけるアモルファス材料の構成に依存する複数の電気出力信号の不変成分を計算することを含む。不変成分は、この時間期間にわたったメモリ・セルの抵抗ドリフト特徴とは実質的に無関係である。また、この方法は、不変成分に基づいてメモリ・セルのメモリ状態を判断することを含む。
【０００８】
別の態様から、本発明は、メモリ・セルを動作させるための方法を提供する。メモリ・セル状態は、メモリ・セルにおけるアモルファス材料の構成によって表される。メモリ・セルの抵抗は、ある時間期間にわたってドリフトする。この方法は、メモリ・セルに少なくとも１つの周期的な入力信号を印加することを含む。この方法は、周期的な入力信号の印加の結果として得られた少なくとも１つの高調波周波数の振幅を測定することを含む。高調波周波数の測定振幅は、少なくとも１つの周期的な入力信号の結果として得られる。この方法は、少なくとも１つの周期的な入力信号の結果として得られた少なくとも１つの高調波周波数の振幅に基づいて不変成分を計算することを含む。不変成分は、メモリ・セルにおけるアモルファス材料の構成に依存し、この時間期間にわたったメモリ・セルの抵抗ドリフト特徴とは実質的に無関係である。また、この方法は、不変成分に基づいてメモリ・セルのメモリ状態を判断することを含む。
【０００９】
別の態様から、本発明は、メモリ・セルを動作させるためのメモリ・コントローラを提供する。メモリ・セル状態は、メモリ・セルにおけるアモルファス材料の構成によって表される。メモリ・セルの抵抗は、ある時間期間にわたってドリフトする。メモリ・コントローラは、複数の電気入力信号によってメモリ・セルにバイアスをかけるように構成されたバイアス・ユニットを含む。メモリ・コントローラは、メモリ・セルからの複数の電気出力信号を測定するように構成された測定ユニットを含む。電気出力信号は複数の電気入力信号の結果として得られる。メモリ・コントローラは、メモリ・セルにおけるアモルファス材料の構成に依存すると共にある時間期間にわたったメモリ・セルの抵抗ドリフト特徴とは実質的に無関係である複数の電気出力信号の不変成分を計算するように構成された計算ユニットを含む。また、メモリ・コントローラは、複数の出力電気信号の不変成分に基づいてメモリ・セルのメモリ状態を判断するように構成された判断ユニットを含む。
【００１０】
別の態様から、本発明は、コンピュータ使用可能メモリにおいて具現化されるコンピュータ・プログラムを提供する。コンピュータ・プログラムは、コンピュータ使用可能媒体に結合され、メモリ・セルを動作させるためのコンピュータ読み取り可能プログラム・コードを含む。メモリ・セル状態は、メモリ・セルにおけるアモルファス材料の構成によって表される。メモリ・セルの抵抗は、ある時間期間にわたってドリフトする。コンピュータ読み取り可能プログラム・コードは、プログラムに、メモリ・セルに対して複数の電気入力信号を印加させるように構成されている。コンピュータ読み取り可能プログラム・コードは、プログラムに、メモリ・セルからの複数の電気出力信号を測定させるように構成されている。複数の電気出力信号は複数の電気入力信号の結果として得られる。コンピュータ読み取り可能プログラム・コードは、プログラムに、メモリ・セルにおけるアモルファス材料の構成に依存すると共にある時間期間にわたったメモリ・セルの抵抗ドリフト特徴とは実質的に無関係である複数の電気出力信号の不変成分を計算させるように構成されている。また、コンピュータ読み取り可能プログラム・コードは、プログラムに、不変成分に基づいてメモリ・セルのメモリ状態を判断させるように構成されている。
【００１１】
別の態様から、本発明は、複数のメモリ・セルを含むメモリ・デバイスを提供する。各メモリ・セルは、メモリ・セルにおけるアモルファス材料の構成によって表されるメモリ状態を含む。メモリ・セルの抵抗は、ある時間期間にわたってドリフトする。また、メモリ・デバイスはコントローラを含み、これは、（ａ）読み取るメモリ位置を指定するアドレスを受信し、（ｂ）指定されたメモリ・セルを選択し、（ｃ）メモリ・セルに複数の電気入力信号を印加し、（ｄ）複数の電気入力信号の結果として得られたメモリ・セルからの複数の電気出力信号を測定し、（ｅ）メモリ・セルにおけるアモルファス材料の構成に依存し、ある時間期間にわたったメモリ・セルの抵抗ドリフト特徴とは実質的に無関係である複数の電気出力信号の不変成分を計算し、（ｆ）不変成分に基づいてメモリ・セルのメモリ状態を判断する、ように構成されている。
【００１２】
第７の態様から、本発明は、コンピュータ・コードを含むコンピュータ・プログラムを提供する。これは、コンピュータ・システムにロードされてそこで実行されると、本発明のステップの全てをコンピュータ・システムに実行させる。
【００１３】
これより本発明について、以下の図面に示されるような好適な実施形態を参照して、一例としてのみ説明する。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の好適な実施形態に従った相変化メモリ・セルのモデルを示す。
【図２】本発明の好適な実施形態に従った相変化メモリ・セルのモデルを示す。
【図３】本発明の好適な実施形態に従った、相変化メモリを読み取るためのプロセスを示す。
【図４】本発明の好適な実施形態に従った、不変成分を計算するための本発明の一実施形態のフローチャートを示す。
【図５】本発明の好適な実施形態に従った、メモリ・セルの４つの測定領域の一例を示す。
【図６】ドリフトおよび多レベル・セル統計モデルに基づいた本発明の代替的な実施形態を示す。
【図７】不変成分を計算するための本発明の代替的な実施形態のフローチャートを示す。
【図８】本発明の好適な実施形態に従った、一価の量に対する２つの測定値の一般的なマッピングを示す。
【図９】不変成分を計算するための本発明の別の実施形態のフローチャートを示す。
【図１０】本発明の好適な実施形態に従った、メモリ・セルに対する少なくとも１つの周期的な入力信号の印加を示す。
【図１１】本発明の好適な実施形態に従った相変化メモリ・デバイス、メモリ・コントローラ、およびメモリ・アレイを示す。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
本発明について、本発明の実施形態を参照して説明する。本発明の好適な実施形態の説明全体を通して、図１から図１１を参照する。
【００１６】
本発明の一実施形態は、ある時間期間にわたって相変化メモリを読み取るための方法である。相変化メモリにおいて、メモリ・セルの状態はメモリ・セルの材料の組成によって表される。例えば、４状態の相変化メモリ・セルでは、二進００状態は０％アモルファス材料によって表すことができ、二進０１状態は２５％アモルファス材料によって表すことができ、二進１０状態は５０％アモルファス状態によって表すことができ、二進１１状態は７５％アモルファス状態によって表すことができる。
【００１７】
更に、この時間期間中、相変化メモリは抵抗ドリフト（電気抵抗の変化）を示す。メモリを読み取るための従来のメモリ構成とは異なり、本発明の実施形態は、メモリ・セルからの２つ以上の検出信号の不変成分を判断することによってメモリ・セルの状態を読み取るか、または、周期的な入力信号を用いてセルの状態に関する情報を伝える高調波を取得する。以下に更に詳細に説明するように、不変成分は、メモリ・セルの組成に依存するものであり、この時間期間にわたってメモリ・セルに発生する抵抗ドリフトとは実質的に無関係である。
【００１８】
本発明の好適な実施形態の特定の構成において、メモリ・セルはゲルマニウム−アンチモン−テルル（ＧＳＴ）等の相変化材料を含み、そのアモルファスおよび結晶材料の組成は調節することができる。すなわち、アモルファスまたは結晶材料の量を用いてメモリ・セルにおけるデータを表す。従って、メモリ・セルは少なくとも２つの状態の一方にプログラミングすることができる。各状態は、結晶対アモルファス材料の別個の比によって表される。結晶対アモルファス材料の比は、結晶材料の量、アモルファス材料の量として、または結晶対アモルファス材料の比の指標（characteristic）として読み取ることができる。本発明の実施形態の適用はＧＳＴタイプの相変化メモリを用いたメモリ・セルに限定されないことを強調しておく。また、セルの状態を比に関連付けることは過度の単純化であることに留意するのは重要である。なぜなら、２つのセルが、アモルファスおよび結晶材料の比が同一であるのに極めて独特の特定の構成を有することがあり得るからである。この理由から、セルの状態を説明するためにセル内のアモルファス材料の構成を参照する。アモルファス材料の抵抗が経時的にドリフトする場合があるとしても、構成自体が変化しているわけではなく（少なくとも我々が取り組んでいる特定のドリフト現象に関して）、従ってこの構成は状態と関連付けるのに良好な要素（entity）である。
【００１９】
相変化材料のアモルファス状態および結晶状態の電気的特徴に関しては、広範な研究が行われている。これらの研究から得られた１つの見識は、アモルファス材料の抵抗特徴は極めて非線形であるということである。すなわち、アモルファス状態のセルを通る電流は、セルに加わる電圧に対して比例的に（線形に）大きくならない。一方、相変化材料の結晶状態は、アモルファス材料とは極めて異なる電気的特徴を有することが知られている。具体的には、電流と電圧との間の関係はもっと線形である。セルの状態は、アモルファス材料とこれに関連する結晶材料との構成から成るので、セルの状態に関する情報は、セルの電流／電圧関係の多数の別個の動作点においてセルをシミュレーションすることによって取得することができる。本発明の実施形態は、この動作特性を用いてドリフトを抑制するため、更に一般的には、従来の一測定セル読み取りよりも正確にセルの状態を特徴付けるための技法を提供する。
【００２０】
図１に相変化メモリ・セルのモデル１０２が示されている。モデル１０２は、下部電極１０４と、相変化材料１０６と、上部電極１１２とを含む。相変化材料１０６は、アモルファス材料１０８および結晶材料１１０から成る。図示のように、アモルファス材料１０８および結晶材料１１０は、下部電極１０４および上部電極１１２に対して直列回路である。このモデル１０２は実際の相変化メモリ・セルを広く一般化したものであることに留意すべきである。図２においては、アモルファス材料１０８および結晶材料１１０が下部電極１０４および上部電極１１２に対して並列回路で構成されて図示されている。他の実施形態（図示せず）においては、アモルファス材料１０８を結晶材料１１０の内部に形成することができ、逆の場合も同様である。先に論じたように、一般的には、メモリ・セル内のアモルファス材料について別個の構成を考えることができる。
【００２１】
結晶材料１１０対アモルファス材料１０８の別個の比は、別個の特徴を示す。例えば、アモルファス材料１０８の量が増すと、下部電極１０４と上部電極１１２との間の抵抗が上昇する。しかしながら、ある特定の時間期間が経つと、結晶材料１１０対アモルファス材料１０８がどんな比であっても、その抵抗は抵抗ドリフトを示す。メモリ・セルにおいて最初に記憶またはプログラミングされた抵抗はランダムに変化する。このため、メモリ・セルの抵抗だけでは記憶データを正確に表現することができない。
【００２２】
図３に移ると、相変化メモリ・セルを読み取るための例示的なフローチャートが示されている。メモリ・セルは、このメモリ・セルにおける材料の組成によって表される少なくとも２つの状態の一方にプログラミングされる。例えば、材料の組成はメモリ・セル内のアモルファス材料の構成とすることができる。プロセス・フローは印加動作２０４で開始する。印加動作２０４の間に、メモリ・セルに複数の電気入力信号を印加する。複数の電気入力信号によって、メモリ・セルは、相変化メモリ・セルの電流−電圧特徴関係の２つ以上の点においてバイアスをかけられる。すなわち、各電気入力信号を別個の電圧に設定することで、相変化材料を通る電流または相変化材料からの抵抗が別個であるようになっている。
【００２３】
印加動作２０４において複数の電気入力信号を印加するための様々な方法を利用可能であることは、当業者には認められよう。例えば、複数の別個の電気入力信号（２つ以上）を印加して（０．２Ｖ、０．５Ｖ、０．７Ｖ）、別個の電流または抵抗を読み取ることができる。あるいは、連続電気入力信号を印加して連続した電流または抵抗曲線の取得を可能とし、続いてこの曲線を、いくつかの積分およびサンプリング・ステップを実行可能な回路を用いてサンプル・シーケンスに変換することができる。印加動作２０４は更に、結果として得られた複数の電気出力信号を測定することを含む。
【００２４】
本発明の好適な実施形態の一実施形態において、連続電気入力信号は正弦曲線または他の周期的な信号の形態であり、サンプリング回路は出力信号に存在する様々な周波数成分の振幅を測定する。周期的な信号を非線形システムに印加すると、出力信号の周波数スペクトルは入力信号の周波数スペクトルとは異なるものになる。例えば、単一の正弦波を、二次応答を有するシステム（すなわち入力信号を２倍にすると出力信号が４倍になるもの）に印加すると、システムの出力は、最初の周波数および最初の周波数の２倍の発生成分の双方を含む。従って、ＰＣＭセルの非線形の挙動を測定する１つの方法は、既知または測定済みの周波数成分を有する周期的な信号を印加し、次いでいずれかの非線形の挙動によって発生または増強されるはずである周波数で出力信号の大きさを測定することである。
【００２５】
単純な例として、固定振幅および周波数Ｆの単一の正弦曲線をセルに対する入力信号として印加すると、周波数Ｆで測定される出力の大きさはシステムの線形応答の尺度を与え、周波数２Ｆで測定される出力の大きさはシステムの非線形性の尺度を与える。実際には、周期的な入力信号は、直流（ＤＣ）オフセットを有する場合があり、２つ以上の入力周波数を含むことがある。
【００２６】
印加動作２０４の間、メモリ・セルからの複数の電気出力信号を測定する。複数の電気出力信号は複数の電気入力信号の結果として得られる。電気出力信号は、相変化材料の電流または抵抗のいずれかとして読み取ることができる。上述のように、印加動作２０４の間に３つの電気入力信号を印加した場合、３つの電気出力信号を測定する。印加動作２０４の間に連続電気入力信号を印加した場合は、連続電気出力信号をこの後、いくつかの積分およびサンプリング・ステップを実行可能な回路を用いてサンプル・シーケンスに変換することができる。例えば、電気入力信号が０．２Ｖ、０．５Ｖ、および０．７Ｖである場合、電気出力信号として電流２０ｕＡ、６０ｕＡ、および１００ｕＡを測定することができる。これらの値は例示に過ぎないことに留意すべきである。印加動作２０４が完了した後、制御は計算動作２０６に進む。
【００２７】
一連の固定振幅レベルでなく周期的な入力信号を用いる場合は、印加動作２０４の間、複数の出力信号は、複数のＤＣ入力レベルに与えられたＤＣ測定値出力ではなく、出力信号内の選択された周波数成分の振幅を表す。
【００２８】
計算動作２０６の間、複数の電気出力信号に基づいて複数の電気出力信号の不変成分を計算する。上述のように、不変成分はメモリ・セルにおける材料の構成に依存し、特定の時間期間にわたるメモリ・セルの抵抗ドリフト特徴とは実質的に無関係である。
【００２９】
本発明の好適な実施形態においては、メモリ・セルの温度を測定する。かかる測定は、メモリ・セルを含むメモリ・チップの外部に搭載された温度センサによって、または、好ましくはメモリ・チップ内に埋め込まれてメモリ・チップに近接した温度センサを用いて実行することができる。いったん温度を測定した後は、複数の出力電気信号の不変成分の計算は、少なくとも部分的にメモリ・セルの温度および時間期間を考慮すること（factoring）を含む。
【００３０】
計算動作２０６が完了した後、制御は判断動作２１２に進む。判断動作２１２の間、不変成分に基づいてメモリ・セルのメモリ状態を判断する。判断動作２１２が完了するとプロセス・フローは終了する。
【００３１】
図４に示した本発明の好適な実施形態において、不変成分の計算はマッピング動作３０２および判断動作３０４を含む。
【００３２】
不変成分の計算はマッピング動作３０２で開始する。マッピング動作３０２の間、複数の電気出力信号を複数の測定領域の１つにマッピングする。各測定領域は多次元空間の多次元領域を含む。例えば２つの電気出力信号がある場合、各測定領域には、可能な測定値の２次元平面上に（ｘ、ｙ）座標を含む区域が指定される。３つの電気出力信号がある場合、各測定領域には、可能な測定値の３次元体積上に（ｘ、ｙ、ｚ）座標を含む体積が指定される。各座標は個々の電気出力信号の値に基づいている。換言すると、複数の測定領域は、メモリ・セルの異なるメモリ状態における複数の電気出力信号の可能な結果に相当する。
【００３３】
図５は４つの測定領域の一例を示す。図のＲ７００軸およびＲ２００軸は、それぞれ７００ｍＶおよび２００ｍＶにおいて取得された抵抗測定値を表す。また、点線でサンプル測定値４０２も示されている。これらのサンプル測定値は、抵抗が経時的にドリフトする４つの異なる初期状態にプログラミングされたセルに相当する。ドリフトが現れると、２つの電圧のいずれかを用いて測定された抵抗４０４（実線で示す）は異なるレートで上昇する。この図から、いったん著しい抵抗ドリフトが生じると、単一の測定によってセルの初期状態を区別することは不可能であることがわかる。しかしながら、２回の測定を行い、本明細書に記載する測定領域を用いると、セルの状態を正しく識別することができる。
【００３４】
測定領域は様々なプロセスによって取得することができる。測定領域の画定は、（例えばシステム・メモリの設置時に）単独にのみ行うことができる。メモリがサポートすることができる測定領域の数は、とりわけメモリの品質およびメモリの動作条件によって変動し得る。本発明の別の好適な実施形態においては、測定領域を取得するためのプロセスは、所望の数の別個のメモリ・セル状態（または略してメモリ状態）を承認することを含む。次いで、プロセスは、各所望のメモリ状態に少なくとも１つのメモリ・セルをプログラミングすることを含む。各メモリ状態について、複数の電気入力信号をメモリ・セルに印加する。各メモリ状態についての複数の電気入力信号から、好ましくは時間的に多数のインスタンスでメモリ・セルからの複数の電気出力信号を測定するので、セルの抵抗はドリフトの結果として変化する。次いでプロセスは、各メモリ状態からの複数の電気出力信号をメモリ状態に関連付ける。各メモリ状態に測定領域を割り当てて、各測定領域がメモリ状態に関連付けられた複数の電気出力信号の大部分を含むようにする。これが可能でない場合は、測定領域のサイズを拡大するように、可能な測定領域の数を減らす。
【００３５】
図４に戻ると、マッピング動作３０２が完了した後、制御は判断動作３０４に進む。判断動作３０４の間に不変成分を判断する。不変成分は、複数の電気出力信号がマッピングされた特定の測定領域に等しいと判断される。例えば、２つの電気出力信号が電流として読み取られる１ビット相変化メモリ・セルにおいては、２つの測定領域がある。第１の測定領域は線ｙ＝２ｘ＋１５０以上の値を全て含み、第２の測定領域はこの線未満の値を全て含む。複数の電気出力信号が９０ｕＡおよび２００ｕＡの値を有する場合、不変成分は第２の測定領域に等しいと判断される。これらの値は単に例示を意味するに過ぎないことに留意すべきである。典型的な実施形態において、値ｘ、ｙ、およびｚは電流の対数を表すことができる。判断動作３０４が完了した後、図３の計算動作２０６が完了し、制御は判断動作２１２に進む。
【００３６】
本発明の別の好適な実施形態においては、測定領域の判断は、少なくとも１つのメモリ・セルを複数の可能な初期状態の各々に少なくとも一度プログラミングすることを含む。次に、各プログラミング動作の後に複数の入力電気信号を印加する。次いで、複数の電気入力信号の結果として得られた複数の出力電気信号を、ある時間期間中に少なくとも一度測定し、これによってセルのドリフトを観察する。複数の出力電気信号を、少なくとも１つのセルがプログラミングされた可能な初期状態に関連付ける。最後に、所望の初期状態に関連付けた複数の出力電気信号の大部分を含むように、複数の可能な初期状態の各々について測定領域の１つを選択する。これが可能でない場合、測定領域の数、従って状態の数を減らし、測定領域選択手順を再び開始する。
【００３７】
これまで論じた実施形態においては、セルから取得した２つ以上の測定値が与えられると、この測定値に関連付けた測定領域の計算によってセルの状態を推論する。このタイプの情報抽出方法は、２つ以上の測定値を取得した後にセルの具体的な状態を決定するという点で、「ハード決定（hard decision）」特性を有すると言うことができる。更に一般的には、セルの状態と考えられるものに関してこのハード決定の実行を回避することで、当技術分野においてソフト決定（soft decision）として知られるものを用いることにより、大きな利益を得ることができる。ソフト決定の考えの中心となるのは、セルにおいて特定の（想定された）状態がプログラミングされていることを条件として特定の取得測定値セットが取得された確率を算出するという問題である。この確率は、想定された初期状態の全てについて取得され、結果として得られる確率ベクトルは、セルに対して行われた測定値を集約する。この確率ベクトルから、セルの状態の最尤推定値（maximum likelihood estimate）と呼ばれるものを計算することができ、これは、上述したように計算された確率が最大となる初期状態の選択に相当する。このため本明細書において、この確率ベクトルを尤度確率ベクトルと称する。初期状態に対する確率分布を想定することができる場合（例えば均一分布）、上述の尤度確率ベクトルを初期状態に対する確率分布と組み合わせ、ベイズ・ルール（Bayes' rule）と呼ばれる確率および統計ツールを用いることによって、最大事後確率（ＭＡＰ）推定値と呼ばれる別のタイプの推定値を取得することができる。ＭＡＰ推定値は、複数の測定値が与えられた場合に正しい状態である確率が最も高い初期状態を選択する。最大対数（ＭＬ）およびＭＡＰ推定値を計算し、測定値を無視することは、なおハード決定法の範囲内であるが、記憶データが符号化されている場合、すなわちデータが既知の冗長性を有する場合、例えばこれがエラー制御コードを用いている場合、尤度確率ベクトルをエラー制御コードおよび読み取ったデータと極めて効果的に組み合わせて、セルの回復した状態の信頼性を著しく高めることができる。これを行うシステムを設計するために依拠することができる多数の文献がある。本発明の実施形態における新規性は、ドリフトを抑制するための多数の測定値の使用および尤度確率ベクトル取得の概念の新規な組み合わせにあり、これによって、多くの統計的信号処理技法を相変化メモリに効果的に適用することができる。
【００３８】
図６は、ドリフトおよび多レベル・セル統計モデル５０２の存在に基づいた本発明の代替的な実施形態を示す。これについて簡潔に述べる。図６は図３から導出され、追加ステップ５０４ではセルの全ての可能な初期プログラミング状態を条件とした測定値の確率を計算する。次いで、これらの推定値をもっと高い層の処理に送信（５０６）する。この処理は、当技術分野において既知の技法に従って、複数のメモリ位置におけるセルの状態を高い信頼性で推論するために、複数のメモリ位置からの尤度確率ベクトルおよびエラー制御コードを用いる場合がある。
【００３９】
ここで、統計モデル５０２の生成に至るステップについて説明する。複数の基準測定値を求める。各基準測定値は、メモリ・セルの異なるメモリ状態および異なる測定時および異なる温度における複数の電気出力信号についての可能な結果に相当する。例えば、２つの電気出力信号を有する１ビット相変化メモリ・セルにおいて、第１の基準測定値は（１００ｕＡ、１５０ｕＡ）とし、第２の基準測定値は（５０ｕＡ、１００ｕＡ）とすることができる。この場合も、これらの値は例示に過ぎない。基準測定値を求めるために様々なプロセスを利用可能であることは当業者には認められよう。基準測定値を求める例には、限定ではないが、抵抗ドリフトを確認できるように製造中に基準測定値を求めること、またはドリフトを確認できるように多数のメモリ・セルを多数回サンプリングすることによって読み取り動作中に基準測定値を求めることが含まれる。
【００４０】
基準測定値を用いて、セルを所与の状態にプログラミングした場合に所与の時間後に所与の温度で所与の複数の測定値を取得する確率を記述する統計モデルを取得することができる。統計モデルを発生するために様々なプロセスを利用可能であることは当業者には認められよう。例えば統計モデルは、製造中に既知の値から、または多数のメモリ・セルをサンプリングすることによって発生することができる。可能なパラメータ統計モデルを用いて、プログラミングと読み取りとの間に経過した時間の対数の線形関数として複数の多数測定値の各々を説明する対数抵抗ドメインにおける変化として、ドリフトをモデル化することができ、追加のノイズは、可能な有色ガウス・ランダム・プロセス（colored Gaussian random process）としてモデル化することができる。すなわち、所与の時間インスタンスにおけるノイズは、以前の時間インスタンスにおけるノイズに依存する場合がある。前述した線形関数を記述するパラメータおよびガウス・ランダム・プロセスのものは基準測定値から抽出することができ、この場合パラメータは一般に、初期のプログラミングしたセル状態および読み取り温度の関数となる。読み取りを行っている温度は、先に導入した傾きおよび分散を調節することによって統計モデルに組み込まれる。
【００４１】
図７に移ると、図３に示した計算動作２０６の更に別の実施形態が示されている。この実施形態では、計算動作２０６は複数の測定値を一価の量にマッピングすることを含む。例えば、計算動作２０６は計算動作６０２および判断動作６０４を更に含む。計算動作２０６は計算動作６０２で開始する。計算動作６０２の間、複数の電気出力信号に基づいて一価の量を計算する。一価の量はメモリ状態の１つに相当する。一価の量を計算するために様々な手順を利用可能であることは当業者には認められよう。
【００４２】
例えば、数学モデルを用いて等式系を解くことができる。メモリ・セルの第１の相の電気的挙動は、関数制約（functional constraint）Ｐｈｉ（Ｅ、Ｉ、ａ）＝０として数学的にモデル化することができる。ここで、Ｅは電界ベクトル信号であり、Ｉは電流密度ベクトル信号であり、ａは１組のパラメータであり、その一部はドリフトを受ける場合があり、その一部は温度によって変動する場合がある。メモリ・セルの第２の相の電気的挙動は、関数制約Ｐｓｉ（Ｅ、Ｉ、ｂ）＝０として数学的にモデル化することができる。ここで、Ｅは電界ベクトル信号であり、Ｉは電流密度ベクトル信号であり、ｂは、時間と共に実際に安定する（が温度に依存する場合がある）か、または他の手段によって測定可能な１組のパラメータである。次に、相変化材料の２つの相の空間分布を説明する幾何学的モデルによって、メモリ・セルの電流−電圧特徴関係をモデル化し、これはｐｈｉおよびｐｓｉに基づいて、電磁および半導体理論の分野に関係する標準的な技法により、安定状態制約ｆ（Ｉ、Ｖ、ａ、ｂ、ｃ）＝０に低減することができる。ここで、Ｉは電流であり、Ｖはセルに印加される電圧であり、ａおよびｂは上述の通りであり、ｃは２つの相の空間分散を記述する１組のパラメータである。ｃについて解くと、不変成分を与える一価の量が得られる。特定の実施形態において、定常制約（steady state constraint）を取得するための方法は有限要素方法に基づいている。特定の実施形態において、第１および第２の相の空間分散は図１に示す通りであり、下部コンタクト、第１の相（アモルファス）の層、第２の相（多結晶）の層、および上部コンタクトを有し、第１および第２の相の厚さが不変パラメータである。別の特定の実施形態においては、第１の相は、絶縁材料によって囲まれた下部電極上の半球型の分布を有し、第２の位相は、残りの空間を充填して第１の相と共に層を形成し、その上に上部電極がある。球の半径および層の全体の厚さが不変成分である。本発明がＰＣＭセルの空間分布の特定の選択に限定されないことは、当業者には容易に認められよう。例示的な実施形態においては、不変成分ｃは、当技術分野において既知の非線形解決技法、当技術分野において既知の近似非線形解決技法、および当技術分野において既知の標準的な線形フィッティング技法、および当技術分野において既知の標準的な非線形フィッティング技法の組み合わせを用いて算出することができる。
【００４３】
本発明の特定の好適な実施形態においては、以下の数学的モデルを用いる。
phi(E,I,a) =(a1*asinh(a2*I)-E)、ここでa=(a1, a2)である;
psi(E,I,a) = (b*I-E); および
f(I,V,a,b,c) =(c1*a1*asinh(a2*I)+c2*b*I-V)、ここでc=(c1, c2)である。このモデルを用いて、直列モデルとしても既知の図１におけるような空間分布を記述することができる。ここで、ｃ１はアモルファス材料の厚さであり、ｃ２は多結晶材料の厚さである。
【００４４】
このため、相変化メモリ・セルの電流−電圧特徴関係は、V=(c'*a*asinh(b*I)+c*I）としてモデル化される。ここで、Ｖは相変化メモリ・セルの両端の電圧降下であり、Ｉは相変化メモリ・セルを通る電流であり、ａおよびｂは相変化メモリ・セルのドリフト特徴に依存し、ｃ’、ｃのいずれか１つまたは双方は不変成分とすることができる。
【００４５】
本発明の別の実施形態においては、以下の数学的モデルを利用する。
phi(E,I,a) =(a1*sinh(a2*E)-I)、ここでa=(a1,a2)である;
psi(E,I,a) = (b*E-I); および
f(I,V,a,b,c) = (c1*a1*sinh(a2*V)+c2*b*V-I) 、ここでc=(c1,c2)である。このモデルを用いて、並列モデルとして既知の空間分布を記述することができる。ここで、ｃ１はアモルファス材料の有効断面積を記述する表面パラメータであり、ｃ２は多結晶材料の有効断面積を記述する表面パラメータである。
【００４６】
このため、相変化メモリ・セルの電流電圧特徴関係は、（I=c'*a*sinh(b*V)+c*V）としてモデル化される。ここで、Ｖは相変化メモリ・セルの両端の電圧降下であり、Ｉは相変化メモリ・セルを通る電流であり、ａおよびｂは相変化メモリ・セルのドリフト特徴に依存し、ｃ’、ｃのいずれか１つまたは双方は不変成分とすることができる。
【００４７】
計算動作６０２が完了した後、制御は判断動作６０４に進む。判断動作６０４の間、不変成分は一価の量に等しいと判断される。判断動作６０４の後、計算動作２０６は完了する。
【００４８】
図８において、一価の量に対する２つの測定値の一般的なマッピングについて例示する。図７０２における軸は、２つの測定値についての可能な値を表す。図内の太線７０６は、同一の一価の量に割り当てられた点を表す。一価の量は、領域７１２を有する分割された線７０４に対して解釈することができる。これらの領域７１２の各々はセル状態に関連付けられたものとして示されている。２つの測定値を領域７１２にマッピングした場合、セル状態は領域７１２に関連付けられたものであると推論する。
【００４９】
図９は、図１０と組み合わせて本発明の代替的な実施形態を示す。この実施形態は印加動作８０２で開始する。印加動作８０２の間、メモリ・セルに少なくとも１つの周期的な入力信号９０４を印加する。この周期的な信号はゼロまたは非ゼロ平均価を有することができる。メモリ・セルは、非線形である場合がある入出力特徴領域９０２を有する。当業者には、メモリ・セルに周期的な入力信号を印加するための様々な方法が認められよう。印加動作８０２が完了した後、制御は測定動作８０４に進み、出力９０６を測定する。
【００５０】
測定動作８０４の間、印加した各周期的入力信号９０４から得られた少なくとも１つの高調波周波数９０８の振幅を測定する。測定動作８０４が完了した後、制御は計算動作８０６に進む。
【００５１】
計算動作８０６の間、不変成分を計算する。本発明のこの実施形態においては、不変成分はメモリ・セルにおけるアモルファス材料の量に依存する。不変成分を計算するために様々な方法を利用可能であることは当業者には認められよう。この方法の一実施形態では、セルは図１におけるようにモデル化することができ、アモルファス材料の層は多結晶材料の層によって覆われている。セルに周期的な電圧信号を印加すると想定し、多結晶材料の存在の影響が無視できる程度であると想定すると、電流はI=(a*sinh(b*V))によって記述される。ここでＩは瞬時電流であり、Ｖは瞬価電圧であり、ａおよびｂは、アモルファス材料の構成およびその電気的特徴の双方を記述するパラメータである。セルに電圧信号V(t)=cos(w0*t)を印加する。ここでｔは時間であり、ｗ０は基本角周波数である。次いで、例えば周波数ｗ０の有限数の倍数に関してタイトなフィルタリングを行い、その後に信号振幅抽出および量子化回路を用いる等の標準的な技法によって、電流Ｉ（ｔ）の周波数成分を測定する。次いで、抽出した周波数成分ｆ１、ｆ２等を用いて不変成分を算出する。不変成分はモデルに基づいて分析的または数値的に抽出することができる。可能な方法は、モデルのＩ／Ｖ関連のテイラー級数展開を算出し、標準的な分析技法を用いて各級数係数をｆ１、ｆ２等の各々にマッピングすることである。他の近似方法では、不変定数としてのｆ３の使用を含む場合がある。更に一般的には、高調波周波数振幅の算出結果を、この実施形態全体を通して広く論じてきた多数の測定値として解釈することができる。この結果、多数の測定値を処理し不変成分を取得してセルの状態を推論するための本明細書において記載した技法は全て、セルに周期的な信号を入力し高調波周波数振幅を測定する場合に当てはまる。このため、測定領域および一価の量に対するマッピングの概念が、この場合にも拡張される。特定の実施形態においては、各可能なメモリ・セル状態に不変成分の値を割り当てる。計算動作８０６が完了した後、制御は判断動作８０８に進む。
【００５２】
判断動作８０８の間、不変成分に基づいてメモリ・セルのメモリ状態を判断する。上述したように、不変成分に基づいてメモリ・セルのメモリ状態を判断するために様々な方法を用いることができる。判断動作８０８が完了した後、プロセス・フローは終了する。
【００５３】
図１１に移ると、メモリ・デバイス、メモリ・コントローラ１００２、およびメモリ・アレイ１００４の実施形態が図示されている。メモリ・コントローラ１００２は、バイアス・ユニット１００８、測定ユニット１０１０、計算ユニット１０１２、および判断ユニット１０１４を含む。メモリ・アレイ１００４は、複数のメモリ・セル１００６を含む。
【００５４】
各メモリ・セル１００６は相変化材料１０１６を含む。相変化材料１０１６は、メモリ・セルにおけるアモルファス材料の構成によってメモリ状態を表し、メモリ・セルの抵抗はある時間期間にわたってドリフトする。
【００５５】
コントローラ１００２は、（ａ）読み取るメモリ位置を指定するアドレスを受信し、（ｂ）指定されたメモリ・セルを選択し、（ｃ）メモリ・セルに複数の電気入力信号を印加し、（ｄ）複数の電気入力信号の結果として得られたメモリ・セルからの複数の電気出力信号を測定し、（ｅ）メモリ・セルにおけるアモルファス材料の構成に依存する複数の電気出力信号の不変成分を計算し、不変成分はある時間期間にわたったメモリ・セルの抵抗ドリフト特徴とは実質的に無関係であり、（ｆ）不変成分に基づいてメモリ・セルのメモリ状態を判断するように構成されている。
【００５６】
本発明の好適な実施形態において、バイアス・ユニット１００８は、複数の電気入力信号によってメモリ・セル１００６にバイアスをかけるように構成されている。上述したように、電気入力信号は、相変化メモリ・セルの電流−電圧特徴関係の２つ以上の点においてメモリ・セル１００６にバイアスをかけることができるか、または、相変化メモリ・セル１００６に印加される連続的な入力信号の一部である。本発明の代替的な実施形態においては、バイアス・ユニット１００８は周期的な入力信号を印加するように構成されている。
【００５７】
本発明の代替的な実施形態においては、測定ユニット１０１０は、複数の電気入力信号から得られたメモリ・セル１００６からの複数の電気出力信号を測定するように構成されている。測定ユニット１０１０は、複数の電気出力信号を、複数の別個の電気出力信号として、または連続電気出力信号として測定するように構成することができる。本発明の代替的な実施形態においては、測定ユニット１０１０は、周期的な入力信号から得られた高調波周波数の振幅を測定する。
【００５８】
本発明の代替的な実施形態においては、計算ユニット１０１２は、複数の電気出力信号の不変成分を計算するように構成されている。不変成分は、メモリ・セル１００６におけるアモルファス材料の構成に依存し、ある時間期間にわたったメモリ・セル１００６の抵抗ドリフト特徴とは実質的に無関係である。上述のように、計算ユニット１０１２は様々な方法を用いて不変成分を計算することができる。計算ユニット１０１２は、電気出力信号または高調波周波数の振幅を測定領域にマッピングし、複数の電気出力信号の不変成分または高調波周波数の振幅の不変成分がメモリ状態の１つに相当する確率を計算することによって、または不変成分に等しい測定値のための等式系を解くことによって、不変成分を計算することができる。
【００５９】
本発明の代替的な実施形態においては、判断ユニット１０１４は、不変成分に基づいてメモリ・セルのメモリ状態を判断するように構成されている。
【００６０】
本明細書において開示した実施形態と関連付けて記載した様々な例示的な論理ブロック、モジュール、回路、およびアルゴリズム・ステップは、電子ハードウェア、コンピュータ・ソフトウェア、または双方の組み合わせとして実施可能であることは、当業者には認められよう。ハードウェアおよびソフトウェアのこの互換性を明確に示すために、様々な例示的なコンポーネント、ブロック、モジュール、回路、およびステップについて、それらの機能性の点で一般的に説明した。かかる機能性がハードウェアまたはソフトウェアのどちらとして実施されるかは、特定の用途およびシステム全体に課される設計上の制約に依存する。当業者は、各特定の用途について様々な方法で上述した機能性を実施可能であるが、かかる実施の決定は、本発明の範囲からの逸脱を生じると解釈されるものではない。
【００６１】
本明細書において開示した実施形態と関連付けて記載した様々な例示的な論理ブロック、モジュール、および回路は、汎用プロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）、または他のプログラマブル論理デバイス、離散ゲートもしくはトランジスタ論理、離散ハードウェア・コンポーネント、または本明細書において記載した機能を実行するように設計されたそれらのいずれかの組み合わせによって実施または実行することができる。汎用プロセッサは、マイクロプロセッサ、従来のプロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ、状態機械等とすることができる。また、プロセッサは、例えばＤＳＰおよびマクロプロセッサの組み合わせ、複数のマイクロプロセッサ、ＤＳＰコアと関連付けた１つ以上のマイクロプロセッサ、または他のいずれかのそのような構成等、コンピューティング・デバイスの組み合わせとして実施することも可能である。更に、「処理」という言葉は、例えばプログラム・コードの実施、命令の実行、算術演算等を含むいくつかの意味を包含することが意図された広義の言葉である。
【００６２】
本明細書において開示した実施形態と関連付けて記載した方法またはアルゴリズムのステップは、ハードウェアにおいて、プロセッサによって実行されるソフトウェア・モジュールにおいて、またはそれら２つの組み合わせにおいて具現化することができる。ソフトウェア・モジュールは、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）のメモリ、フラッシュ・メモリ、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）のメモリ、消去可能プログラマブルＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ）のメモリ、電気的消去可能プログラマブルＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ）のメモリ、レジスタ、ハード・ディスク、着脱可能ディスク、コンパクト・ディスクＲＯＭ（ＣＤ−ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、または当技術分野において既知の他のいずれかの形態の記憶媒体に常駐することができる。記憶媒体をプロセッサに結合して、プロセッサが記憶媒体から情報を読み出すと共に記憶媒体に情報を書き込むことができるようにする。代替案では、記憶媒体をプロセッサに一体化することも可能である。プロセッサおよび記憶媒体は特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）ＡＳＩＣに配置することができる。ＡＳＩＣはユーザ端末に配置することができる。代替案では、プロセッサおよび記憶媒体は、ユーザ端末において離散コンポーネントとして配置することができる。
【００６３】
モジュールは、限定ではないが、以下のいずれかを含むことができる。すなわち、ソフトウェア・オブジェクト指向ソフトウェア・コンポーネント、クラス・コンポーネントおよびタスク・コンポーネント、プロセス、方法、関数、属性、手順、サブルーチン、プログラム・コードのセグメント、ドライバ、ファームウェア、マイクロコード、回路、データ、データベース、データ構造、表、アレイ、または変数等のソフトウェアまたはハードウェア・コンポーネントである。
【００６４】
本発明について、本発明の好適な実施形態に従った方法、装置（システム）、およびコンピュータ・プログラムのフローチャート図またはブロック図あるいはその両方を参照して説明した。フローチャート図またはブロック図あるいはその両方の各ブロック、およびフローチャート図またはブロック図あるいはその両方におけるブロックの組み合わせは、コンピュータ・プログラム命令によって実施可能であることは理解されよう。これらのコンピュータ・プログラム命令は、汎用コンピュータ、特殊目的コンピュータ、または他のプログラマブル・データ処理装置のプロセッサに提供されて機械を生成することができ、コンピュータまたは他のプログラマブル・データ処理装置によって実行されるこれらの命令が、フローチャートまたはブロック図あるいはその両方のブロックまたは複数のブロックにおいて指定された機能／行為を実施するための手段を生成するようになっている。
【００６５】
また、これらのコンピュータ・プログラム命令は、コンピュータ読み取り可能メモリに記憶されて、コンピュータまたは他のプログラマブル・データ処理装置に特定の方法で機能するように指示することができ、コンピュータ読み取り可能メモリに記憶された命令が、フローチャートまたはブロック図あるいはその両方のブロックまたは複数のブロックにおいて指定された機能／行為を実施する命令手段を含む製造品を生成するようになっている。
【００６６】
また、コンピュータ・プログラム命令をコンピュータまたは他のプログラマブル・データ処理装置にロードして、このコンピュータまたは他のプログラマブル装置上で一連の動作ステップを実行させ、コンピュータ実施プロセスを生成して、コンピュータまたは他のプログラマブル装置上で実行するこれらの命令が、フローチャートまたはブロック図あるいはその両方のブロックまたは複数のブロックにおいて指定された機能／行為を実施するためのステップを提供するようになっている。
【００６７】
図面におけるフローチャートおよびブロック図は、本発明の様々な実施形態に従ったシステム、方法、およびコンピュータ・プログラムの可能な実施のアーキテクチャ、機能性、および動作を示す。この点で、フローチャートおよびブロック図における各ブロックは、コードのモジュール、セグメント、または一部を表すことができ、これは指定された論理機能（複数の機能）を実施するための１つ以上の実行可能命令を含む。また、いくつかの代替的な実施において、ブロックに明記した機能は、図面に明記した順序どおりでなく発生する場合があることに留意すべきである。例えば、関与する機能性に応じて、連続して示した２つのブロックは実際には実質的に同時に実行されることがあり、またはブロックは時に逆の順序で実行される場合がある。また、ブロック図またはフローチャートあるいはその両方の各ブロック、およびブロック図またはフローチャートあるいはその両方におけるブロックの組み合わせは、特殊目的ハードウェアおよびコンピュータ命令の指定された機能もしくは行為または組み合わせを実行する特殊目的ハードウェア・ベースのシステムによって実施可能であることに留意すべきである。
【００６８】
本明細書において用いた用語は、特定の実施形態を記載する目的のためだけのものであり、本発明を限定することは意図していない。本明細書において用いたように、単数形「１つの（ａ）、（ａｎ）、（ｔｈｅ）」は、文脈によって明らかに他の場合が示されない限り、複数形を含むことが意図されている。また、「含む」または「含んでいる」という言葉あるいはその両方は、本明細書において用いられた場合、述べた特徴、整数、ステップ、動作、要素、または構成要素あるいはそれら全ての存在を指定するが、１つ以上の他の特徴、整数、ステップ、動作、要素、構成要素、またはそれらのグループあるいはそれら全ての存在または追加を除外するものではないことは、理解されよう。
【００６９】
以下の特許請求の範囲における全てのミーンズまたはステップ・プラス・ファンクション要素の対応する構造、材料、行為、および均等物は、具体的に特許請求したような他の特許請求した要素と組み合わせて機能を実行するためのいずれかの構造、材料、または行為を含むことが意図されている。本発明の記載は、例示および記述の目的のために提示したが、網羅的であることや、開示した形態に本発明を限定することは、意図していない。実施形態は、本発明の原理および実際的な用途を最良に説明するため、更に、想定される特定の用途に適した様々な変更と共に様々な実施形態に関して当業者が本発明を理解することを可能とするために、選択し記載したものである。
【００７０】
従って、本出願の本発明について詳細に、その実施形態を参照して記載したが、添付の特許請求の範囲に規定した本発明の範囲から逸脱することなく変更および変形が可能であることは明らかであろう。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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