순방향 신호 가 양 의 전압 피크 ( 1422 ) 또는 음 의 전압 피크 ( 1424 ) 를 나타내 는 반면 , 역방향 신호 가 편평 할 때 , 멤 리스터 양단 에서 비교 적 작 은 음 의 전압 강하 ( 1426 ) 및 비교 적 작 은 양 의 전압 강하 ( 1428 ) 가 각각 발생 한다 . 이러 한 작 은 전압 강하 들 은 멤 리스터 의 컨덕턴스 의 대응 하 는 작 은 감소 ( 1430 ) 및 작 은 증가 ( 1432 ) 를 생성 한다 . 동일 한 부호 및 동일 한 크기 의 전압 피크 들 이 순방향 및 역방향 신호 들 ( 1434 , 1436 , 1438 , 1440 ) 모두 에서 발생 할 때 는 , 멤 리 스티브 나노 와 이어 접합 양단 에서 전압 강하 ( 1442 , 1444 ) 가 발생 하 지 않 으며 , 따라서 멤 리스터 의 컨덕턴스 는 변경 되 지 않 는다 . 그러나 , 순방향 신호 에서 양 의 피크 ( 1450 ) 가 발생 하 는 동시 에 , 역방향 신호 에서 음 의 피크 ( 1452 ) 가 발행 하 는 경우 , 멤 리스터 양단 에서 비교 적 큰 음 의 전압 강하 ( 1454 ) 가 발생 하 며 , 이 에 따라 컨덕턴스 의 큰 강하 ( 1456 ) 가 발생 한다 . 마찬가지 로 , 역방향 신호 의 양 의 피크 ( 1462 ) 와 시간 적 으로 대응 하 는 순방향 신호 의 음 의 전압 피크 ( 1460 ) 는 멤 리스터 양단 의 비교 적 큰 양 의 전압 강하 ( 1464 ) 를 생성 하 여 , 멤 리 스티브 재료 의 대응 하 는 큰 컨덕턴스 증가 ( 1466 ) 를 생성 한다 . 따라서 , 소정 타입 의 순방향 및 역방향 신호 들 을 생성 함 으로써 , 신경 셀 들 은 접속 멤 리 스티브 나노 와 이어 접합 이 위 에 수학 적 으로 설명 된 시냅스 거동 을 모델링 하 는 도전 성 변경 들 을 나타내 게 할 수 있 다 . 순방향 및 역방향 신호 들 에 대한 적절 한 파형 들 을 이용 하 여 , 멤 리 스티브 물질 은 포스트 시 냅 틱 뉴런 이 시냅스 거동 에 대한 헤비 안 ( Hebbian ) 학습 모델 에 따라 프리 시 냅 틱 신경 셀 에 의한 순방향 신호 의 하이 액티비티 유도 전송 에 바로 이어서 하이 액티비티 를 갖 는 시간 들 에서 도전율 의 큰 변화 들 을 나타내 도록 유도 될 수 있 다 . 또한 , 멤 리 스티브 나노 와 이어 접합 들 의 도전율 은 이 들 이 상호 접속 하 는 프리 시 냅 틱 및 포스트 시 냅 틱 신경 셀 들 로부터 의 액티비티 레벨 들 및 신호 방출 의 과거 패턴 들 을 반영 한다 .