ニューロモルフィック・エンジニアリング
物理的メモリスタネットワークの特性と外部ソースの関数として表すことができる。上の式で、 α {\displaystyle \alpha } は「忘却」時のスケール定数、 ξ = r − 1 {\displaystyle \xi =r-1} と r = R off R on {\displaystyle r={\frac {R_{\text{off}}}{R_{\text{on}}}}} は、メモリスタの限界抵抗のオフ値とオン値の比、 S → {\displaystyle {\vec {S}}} は回路のソースのベクトル、 Ω {\displaystyle \Omega } は回路の基本ループの投影線である。定数 β {\displaystyle \beta } は、電圧の次元を持ち、メモリスタの特性に関連している。その物理的な起源は、導体内の電荷移動度である。対角行列とベクトル W = diag  ( W → ) {\displaystyle W=\operatorname {diag} ({\vec {W}})} と W → {\displaystyle {\vec {W}}} はそれぞれメモリスタの内部値であり、0から1の間の値を持つ。したがって、この式では、信頼性を高めるためにメモリ値に追加の制約を加える必要がある。