类似轴突的主动信号传输

　　根据定义 ，EOC是指半稳定性 。但是
，由于先前的报告使用了“混乱的边缘”一词来描述基础EOC的不稳定表现，例如Chaotic Dynamics43 ，因此我们将设备所展示的独特的半稳定行为称为半稳定的EOC
。 　　LACOO3毯子薄膜通过使用ND：YAG（Neododmium-Doped Yttrium铝石榴石）激光在Laalo3底物上生长，以在波浪中l = 266 nm
，在5 hz上运行，以燃烧一个石化的lacoo3 ceramic ceramic ceramic 3陶瓷靶标。腔室的氧部分压为100 mtorr ，在生长过程中将底物温度保持在650°C 。然后将生长的膜在500°C的空气中退火1小时
，以减少氧不足。尽管图2b是指在300 k的LACOO3的状态下为低自旋，但由于Lacoo3中的自旋跨界频率远低于室温 ，该状态在300 K处
，在600 K时为600 K，是一个较低的旋转状态
。 　　使用MA6蒙版对准器和MLA150无面膜对准器在毯子Lacoo3膜上制造图案电极。AZ5214E可逆光弹丸在其图像反转过程中使用 。在110°C烘烤后 ，抵抗接触50 mJ cm – 2
，在115°C下烘烤暴露后
。然后，它收到了900 MJ CM – 2的洪水暴露 ，并在AZ400K-1：4中开发了1分钟。然后
，将100 nm的PT电极（带有粘合剂Cr或Ti层小于5 nm）被溅射沉积，然后在室温下在室温下升级 ，并在机械搅拌的辅助下升级 。电极还通过电子束蒸发沉积在某些样品中，结果相似
。选择图4A所示的特定结构的电极间隙（8-12 µm）
，并选择了金属厚度，以便使用光刻的光刻来易于制造 ，然后选择传输线的长度（从0.2至4 mm变化）以表示典型的chip-layout尺寸。 　　使用与D.C.+A.C.源电流通过Sumbianiature版本A连接器和迷你同轴电缆
，总长度小于1.2 m 。使用A.C直接进行电相移测量
。通过Agilent 33220a 20 MHz功能发生器和Agilent Infiniivision MSO7054A 500 MHz示波器提供和测量的电压，并带有D.C.由Keysight B2911A源测量单元（SMU）提供的电源 ，手动设置为300毫秒（以完全接近稳态）并自动施加（以避免射程转换工件）。 　　在相同条件下
，使用相同的重复和连续六个以上的I – V扫描周期，对各种设备尺寸重复进行了多种设备尺寸 ，重复了多种设备尺寸（补充图5） 。尽管从第一个循环到第二个及随后的周期存在定量差异
，但它们在质量上都是相似的
。第一个周期之后，周期之间通常存在微不足道的定量变化。例如 ，对于3 µm设备（补充图5A）
，电压范围为2 Ma的电压范围为20 mV（0.1％），重复10 µM设备的电压范围为260 mV（0.7％）（补充图5F） 。这些测量值的一致性和可重复性验证了观察到的NDR是否稳健 ，可能不是由于噪声或逐渐损坏的伪影。使用Savitzky-Golay平滑和分化来鉴定NDR-发出的电流偏置（补充图6）
。对于传输线结构，循环到周期的变化较高
，可能是由于整个较大的活性体积中相变的不均匀成核。 　　由于LACOO3设备表现出电流控制的NDR，因此测量频率依赖性相位移动是当前偏置所需耦合可调d.c.的函数的函数 。电流和A.C.当前来源
。两者也有必要反应地解耦 ，以使D.C的电抗。来源将从A.C.来源 。我们通过使用二极管和200和5.1kΩ电阻的敏捷函数发生器将Keysight SMU耦合到敏捷函数发生器（补充图7A）来实现此设置
。我们发现
，只要二极管完全偏向偏置，二极管就可以有效地筛选了SMU ，而无需引入伪像
，而电流大于0.1 mA。 　　200kΩ电阻同时执行了两个关键作用 。首先，它将信号从功能发生器从5 V转换为小于25 µA ，因此相对于D.C
，信号很小
。偏见。其次，它产生了足够的非反应载荷 ，以使函数发生器的电压和通过电路和设备的电流相同
，误差为0.01弧度，因此功能发生器电压是计算相移相对于电路电流的有效替代 。这种能够采用A.C.电压与A.C.在实验上 ，通过电路以及LACOO3的电流是必需的，因为通过电路的电流太小且嘈杂
，无法可靠地触发示波器并与D.C相比变化
。当前的。相比之下，该函数发生器始终产生可靠的无噪声5 V（A.C.）信号 。5.1kΩ电阻在I – V扫描过程中用于抑制振荡 ，并在随后的测量过程中保留以保持一致性。该测试电路用于两末端测试结构的所有测量值
，包括在操作数量映射过程中
。 　　对于传输线测量，需要更大的电压；因此 ，必须卸下200kΩ电阻。没有电阻
，功能发生器的电压太大，无法完全向前偏置二极管 。因此 ，将二极管替换为电容器
，以提供D.C.在功能发生器和D.C.来源（补充图7b）
。类似地用1.1kΩ电阻代替5.1kΩ电阻，以减少总D.C。电压从SMU从大约50到30 V产生（因为传输线更有导电结构 ，因此在较高的D.C.电流下运行） 。 　　反应性相移通常使用黑盒阻抗分析仪测量
。但是
，我们通过直接分析其对A.C的响应来测量非线性设备的动态特性。来自示波器上的函数发生器的信号，我们发现该信号由于三个原因而发现该信号更可靠 。首先 ，我们可以直接观察到动态信号足够小，可以最大程度地减少失真和功率损失到更高的谐波
。其次
，可以通过标准的基于物理的模拟器对直接信号 - 反向时间测量进行建模。第三，我们可以考虑模型中测量系统中的所有寄生反应性成分 。用于此类测量的黑盒阻抗分析仪通常会导致高度错误的结果
。例如 ，当在NDR处偏置时
，在100 Hz的测量（图3C；原始数据在补充图8中显示）将解释为具有几毫米不合理的幅度的纯电感器。同样，对于3–4 MA的偏置电流 ，在100 Hz时
，将被解释为像操作放大器一样的主动电路的存在 。这些异常在对神经元的初步研究中也使霍奇金和赫x黎混淆了。因此，仔细理解和分析非线性成分的相移很重要
。 　　正弦信号的振幅A和绝对相位ϕ（相对于余弦）是通过在基本频率F处用余弦和正弦的内部产物来从原始示波器时间序列s（T）手动计算的 ，并按照完整周期n的数量为标准化。 　　为了说明相轮廓图中的不确定性（图3C）
，补充图9显示了图3C的横截面 。 　　对于正弦阶段和振幅，通过一对一的交叉验证估算了不确定性
。也就是说 ，从数据集中暂时删除一个n周期（n> 15）
，重复其余N - 1个周期的幅度 - 相计算，然后进行分布的标准偏差。增益比的不确定性和相位差异以标准方式传播了幅度和相位 。发现典型的相位不确定性的范围为0.01个弧度 - 在大多数图中可见且可见
。同样 ，收益的不确定性也太小，在大多数地块中都无法看到。 　　使用MATLAB R2021B的快速傅立叶变换实现计算PSD
，并使用Hann窗口函数来消除光谱泄漏，然后再通过Nyquist频率归一化 。使用三个部分和30％重叠的Welch平均用来交易周期图的某些光谱分辨率 ，以改善快速傅立叶变换幅度的统计变化
。韦尔奇平均后的频率分辨率优于1.5 Hz。 　　图3D中的数据通过100 Hz频率分量进行了标准化
，以使预期的Johnson -Nyquist缩放的放大 。Johnson -nyquist噪声的PSD具有温度t的已知缩放和局部电阻DR，AS 　　这里的KB是Boltzmann常数
。因此 ，在一个固定频率分量下通过PSD将周期图归一化图将消除Johnson -nyquist缩放
，例如在给定偏置处的周期图，所有组件都具有相同的t和dr值。在比较归一化之前和之后的数据时（补充图10） ，保留了数据的最重要特征 。特别是
，在60 Hz处的噪声中的局部最大值及其在NDR发作附近的当前偏差的谐波大约3 mA中的原始数据和归一化数据，因此不是标准化的伪像。相比之下 ，随着偏置从任一方向接近3 mA时
，原始数据的绝对幅度迅速下降
。这是预期的Johnson -nyquist缩放的直接效果，因为差异电阻在NDR发作附近也迅速降低。噪声基线的快速减小掩盖了扩增峰的形状 。因此 ，正如我们在主文本中所做的那样，通过PSD在100 Hz处归一化
，阐明了放大峰的特征，而无需引入人工制品
。 　　PSD的横截面（补充图11a ，b）在固定偏置电流下显示周期图的详细特征。最明显的特征是与输入正弦体相对应的100 Hz时最大的峰值
，但是数据也清楚地显示出在60 Hz及其谐波（1 kHz的峰值）的强峰，这仅在NDR发作后的数据中存在于大约3 mA 。恒定频率的横截面（补充图11c）表明 ，大约20 dB的噪声放大在大带宽上存在
。 　　对应于测试结构和传输线（补充图5 、12
、14和15）的准I – V曲线表现出突然的跳跃（在或之后）NDR的发作。这种行为可能与由能量最小化原理驱动的空间热梯度的突然定位有关
，该原理首先在1936年（参考文献46）并后期正式化了47 。尽管由于当前纳米级电子组件的非线性增加，但在我们的实验中 ，这种效应值得一项专门的研究
，但我们验证了突然的跳跃对我们的观察结果没有影响
。具体而言，我们的测量结果表明 ，EOC和扩增与NDR的发作有关
，而不是I -V曲线中的突然特征。传输线的端到端电阻为6.6kΩmm-1（在0.1 V下测量），1 mm线的信号对接地电阻为1kΩ 。 　　为了消除潜在的插入延迟 ，我们通过将两个探针放在传输线的同一垫子上，表征了设置引起的延迟
，这产生的延迟延迟的延迟延迟的延迟小于在同一传输线上在不同垫子上测得的任何延迟（延迟小于0.003×2π辐射）
。 　　使用Flir SC6700红外摄像头和A120 Hz采集率获取了操作数热图。使用Instec HCP421V-MP+温度阶段获得的独立等温数据，将作为红外信号的原始数据校准为温度（补充图21） ，该数据通过PT金属线温度计独立验证至1 K的精度 。我们注意到
，校准数据扩展到400 K，大于任何实验数据（最大为370 K）；校准仅提供插值 ，而不提供外推。复合热图像以超过30帧的范围为像素的平均值获得
。通过最小二乘分析计算高斯与热曲线的拟合。 　　在几个PDR偏置中尝试了热图实验
，与图5中所示的结果相反，只有净加热 。但是 ，观察到的温度变化在统计学上与不同情况的零（除偏差之外有和没有小信号）没有统计学上的变化
。这个问题是一个仪器限制：由于PDR中的基线温度大大降低
，因此对IR摄像机的信号呈指数较小。 　　在超细胞相移时的净设备冷却（图5）是一个实质性的主张 。因此，我们通过在第二个独立的NDR偏置（IBIAS = 4.1 MA）的情况下复制结果来验证它（补充图22）
。与图5（在IBIAS = 3 Ma处 ，可以观察到相对冷却的最大频率约为2 kHz）相反
，对于IBIAS = 4.1 MA，此频率大于10 kHz。该观察结果表明 ，在稍微改变偏差时，带宽显着增加 。 　　热数据中的不确定性估计为FLIR热视频中30多个帧的标准偏差
，然后使用温度校准功率定律传播
。通过自举估计高斯拟合峰值温度的不确定性。对于每个测得的点（x，t） ，在横截面中具有不确定性ΔT
，产生正态分布，从分布中随机选择样品 ，最后将新的采样数据与高斯人拟合
，并记录高斯拟合 。重复采样过程n = 5,000次，并将高斯拟合峰值的不确定性作为5,000个自举模拟的标准偏差
。