相变随机存储器（PCRAM）具有高速、低功耗、高存储密度等特性,被认为是最有潜力的下一代非易失性存储技术。基于PCRAM技术的神经形态计算器件是人工智能领域的研究热点,可通过稳定的多数据态编程实现高精度的内存内计算,以改进传统冯·诺依曼架构因存储与计算分离所致的整体计算体系效率低下、能耗偏高的弊端。然而,基于传统Ge2Sb2Te5相变材料的PCRAM器件,其非晶态电阻随时间漂移显著,且反复编程操作过程中各中间电阻态波动较大,致使多数据态存储时各相邻态易混淆,造成解码错误,严重制约了其在高精度矩阵矢量乘法等神经网络计算方面的应用;此外,传统PCRAM器件非晶化（RESET）过程中电阻倾向于突变,不能有效模拟生物神经元反馈中的长时程抑制（LTD）。针对上述问题,本文选取单质Sb作为研究目标,首先从热稳定性和漂移系数的尺寸效应研究入手,证实二维（厚度仅为4 nm）Sb单质薄膜具有较好的非晶稳定性和更低的漂移系数,说明单质Sb薄膜不但可以作为存储材料用于PCRAM,其阻态亦有可能精准调控。其后,本文证实基于二维Sb薄膜的PCRAM通过迭代RESET实现低漂移、低噪声的稳定多数据态存储,其RESET操作为渐进式,于累积（渐进式）SET一起可确保类神经元模拟时的对称性操作。本论文有力说明二维单质Sb相变材料在高密度存储与神经形态计算方面具有巨大潜力。本论文的主要研究结果如下:1、二维Sb薄膜具有良好的非晶态稳定性和较低的电阻漂移。Sb薄膜结晶温度、结晶激活能和数据保持力均随薄膜厚度的降低而增加,且3 nm和4 nm的Sb薄膜在室温下具有非常好的非晶稳定性,室温下的数据保持力可达上千年。由于材料固有特性电导激活能的影响,4 nm厚的Sb薄膜的非晶相电阻漂移系数v随时间降低,在2 h之后达到稳定（v～0.001）,降低为传统Ge2Sb2Te5（v～0.11）薄膜的百分之一,可用于制备低阻值漂移PCRAM。2、二维Sb相变存储器件可应用于多级存储及神经形态计算。通过器件单元尺寸微缩和界面局域效应,基于4 nm厚Sb薄膜的PCRAM可以实现迭代RESET和累积SET操作。在RESET过程中,由于非晶/晶体体积比的逐渐增大,形成了多个中间电阻态,且每个电阻态的漂移系数都很低（～0.006<ν<～0.027,GST非晶高阻ν～0.11）,此外,渐进式的SET和RESET过程实现了PCRAM模拟生物突出的对称响应,证明,二维Sb相变存储器件具有应用于多级存储及神经形态计算的潜力。