• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1996년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.1344-1346
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• 1996

In this paper, we discuss an informal analysis of diffusion, global optimization properties of Langevine competitive learning neural network. In the view of the stochastic process, it is important that competitive learning gurantee an optimal solution for pattern recognition. We show that the binary reinforcement function in Langevine competitive learning is a brownian motion as Gaussian process, and construct the Fokker-Plank equation for the proposed neural network. Finally, we show that the informal analysis of the proposed algorithm has a possiblity of globally optimal. solution with the proper initial condition.

• 한국자기학회지
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• 제21권2호
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• pp.48-51
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• 2011

본 논문에서는 짧은 전류 펄스를 이용한 미소자기 소자에서의 전류 유도 자화 반전에 대한 매크로 스핀 시뮬레이션 연구를 수행하였다. 자화 반전 전류 분포에 있어서 에너지 장벽이 미치는 효과에 특별히 주목하였다. 자화 반전 전류의 크기 및 분포는 전류 펄스 폭의 감소에 따라 증가했다. 여기서 긴 전류 펄스 폭 영역에서는 에너지 장벽과 자화 반전 전류 분포 사이의 관계가 아레니우스-닐 법칙에 의해 서술된다. 하지만 짧은 전류 펄스 폭의 영역에서는 이 관계가 풀리지 않은 채로 남아있다. 이는 짧은 전류 펄스로 인한 자화 반전이 열적 활성화에 의해서가 아닌 세차 운동에 의해 좌우되기 때문이며, 이를 해결하는 데에 있어서 어려움이 발생한다. 그러므로 포커-플랑크 방정식을 풀어서 짧은 전류 펄스 영역에서의 자화 반전에 대한 정확한 공식을 얻어내는 것이 필요하며 이를 통해 짧은 전류 펄스 영역에서의 자화 반전 양상을 이해 할 수 있을 것으로 본다.