任宏

本发明针对现有神经网络确定性计算装置中权重依赖电荷存储、计算延迟受制于冯·诺依曼架构瓶颈的问题，提供一种基于物理映射结构(Si/SiO2多层介质,厚度100‑500nm,折射率精度±0.001)的物理映射一次性求解确定性计算装置及方法，属物理计算技术领域。本发明以几何结构参数和/或材料物理参数在制造过程中永久固化的物理映射结构替代神经网络权重存储，适用于线性方程组、偏微分方程、逻辑推演等需要确定性低延迟推理的高频交易、自动驾驶、边缘推理等实时控制场景，延迟压缩至物理传播时间量级(0.5‑0.8ns)。

发明名称：基于非易失存储介质的人格权重张量持续生长装置及方法本发明针对现有云端AI长期记忆方案存在会话断电即失忆、权重漂移不可控的问题，提供一种基于非易失存储介质的人格权重张量持续生长装置及方法，属认知计算硬件领域。本发明通过硬件级纳秒级多值电阻累积生长实现跨会话的人格权重一致性，适用于需要硬件级跨会话持续记忆累积的用户交互场景。

本发明属硬件加速技术领域。针对现有公式推导依赖软件遍历延迟不可控、时间演化数据难以硬件级纳秒检索的问题，提供一种范畴论驱动的公式库态射复合及多维时间感知装置及方法。其核心架构由五个协同模块组成：公式范畴存储单元、态射复合引擎、多维时间感知张量存储单元、时间演化追踪电路、验证接口，通过并行相等比较器实现推导路径的硬件级拼接，并以三维寻址张量存储实现纳秒级时间切片查询。基于同一架构派生三个应用层：实时公式库检索、量子门推导与等价性验证、因果与量子态演化追踪。本发明的算法特征与硬件结构存在特定技术关联，属专利法第2条第2款规定的技术方案，不依赖神经网络或大模型调用。