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Caravelli-Traversa-Di Ventra方程是描述物理记忆网络和外部源性质的函数。在上述方程中，<math>\alpha</math>是“遗忘”时间尺度常数，<math>\xi=r-1</math>，<math>r =\frac{R\text_{off}}{R_\text{on}}</math>是记忆电阻器off状态和on状态极限电阻值之比，<math>\vec S</math>是电路源的矢量，<math>\Omega</math>是电路基本环路的投影。常数<math>\beta</math>具有电压的量纲，与记忆电阻器的特性有关；其物理原型是导体中的电荷迁移率。对角矩阵和向量 <math>W=\operatorname{diag}(\vec W)</math>和<math>\vec W</math> '''<font color="#32CD32">分别是忆阻器的内阻'''，值在0到1之间。因此，这个等式需要在'''<font color="32CD32">内存值'''上添加额外约束以保证可靠性。

Caravelli-Traversa-Di Ventra方程是描述物理记忆网络和外部源性质的函数。在上述方程中，<math>\alpha</math>是“遗忘”时间尺度常数，<math>\xi=r-1</math>，<math>r =\frac{R\text_{off}}{R_\text{on}}</math>是记忆电阻器off状态和on状态极限电阻值之比，<math>\vec S</math>是电路源的矢量，<math>\Omega</math>是电路基本环路的投影。常数<math>\beta</math>具有电压的量纲，与记忆电阻器的特性有关；其物理原型是导体中的电荷迁移率。对角矩阵和向量 <math>W=\operatorname{diag}(\vec W)</math>和<math>\vec W</math> '''分别是忆阻器的内阻，值在0到1之间。因此，这个等式需要在内存值=上添加额外约束以保证可靠性。

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