Keywords
mass
USB memory
relativity
simulation
How to Cite
Abstract
This study examines the relationship between the energy stored and the mass change in digital storage devices, specifically USB flash drives, using Einstein's equation E = mc².
Although stored data do not have significant weight, they could theoretically cause an extremely small change in mass due to the energy involved in storing information. A mathematical model is proposed to calculate the energy consumed and the associated mass change when storing data.
Through MATLAB simulations, the theoretical model is validated, showing that the mass change is extremely small (in the femtogram range) and not measurable with current technology. The results emphasize the relevance of relativity in nano and quantum-scale systems, suggesting future applications in nanotechnology, quantum computing, and high-precision metrology.
While the practical impact is negligible with current technology, the theoretical results could be significant in the design of nanometer-scale energy storage systems.
References
Shim, W., Jiang, H., Peng, X., & Yu, S. Título del manuscrito: Architectural Design of 3D NAND Flash based Compute-in-Memory for Inference Engine. Nombre de la revista/conferencia: MEMSYS 2020 Conference Proceedings. Volumen: - (Actas de conferencia no suelen tener volumen). Año: (2020). Páginas: 64-72
DOI: 10.1145/3422575.3422780
Stallings, W. Título del libro: Computer Organization and Architecture: Designing for Performance. Editorial: Pearson. Lugar de publicación: Hoboken, NJ. Año: (2018). Páginas: (no especificadas en tu solicitud, sugiere indicar capítulos o números de páginas relevantes).
Hennessy, J. L., & Patterson, D. A. Título del libro: Computer Architecture: A Quantitative Approach. Editorial: Morgan Kaufmann. Lugar de publicación: Burlington, MA. Año: (2017). Páginas: (puedes especificar las páginas relevantes, pero el libro completo tiene 936 páginas)
Einstein, A. Título del manuscrito: Die Grundlage der allgemeinen Relativitätstheorie (The Foundation of the General Theory of Relativity). Nombre de la revista: Annalen der Physik. Volumen: 49. Año: (1915). Páginas: 769-822. DOI: 10.1002/andp.19163540702
Feynman, R. P., & Hibbs, A. R. Título del libro: Quantum Mechanics and Path Integrals. Editorial: McGraw-Hill. Lugar de publicación: New York. Año: (1965). Páginas: (indica las páginas específicas si son relevantes)
Bennett, C. H. Título del manuscrito: The Thermodynamics of Computation A. Review
Nombre de la revista: International Journal of Theoretical Physics. Volumen: 21. Año: (1982). Páginas: 905-940. DOI: 10.1007/BF02084158
Landauer, R. Título del manuscrito: Irreversibility and Heat Generation in the Computing Process. Nombre de la revista: IBM Journal of Research and Development. Volumen: 5. Año: (1961). Páginas: 183-191. DOI: 10.1147/rd.53.0183
Autor(es): E. F. Taylor y J. A. Wheeler. Título del manuscrito: Spacetime Physics: Introduction to Special Relativity. Editorial: W.H. Freeman and Company. Lugar de publicación: New York. Páginas: 68-72. ISBN: 978-0716723271
Autor(es): A. Einstein. Título del manuscrito: Zur Elektrodynamik bewegter Körper (On the Electrodynamics of Moving Bodies). Nombre de la revista: Annalen der Physik. Volumen: 17. Año: (1905). Primera página: 891. DOI: 10.1002/andp.19053221004.
Autor(es): R. Landauer. Título del manuscrito: Irreversibility and Heat Generation in the Computing Process. Nombre de la revista: IBM J. Res. Dev. Volumen: 5. Año: (1961). Primera página: 183. DOI: 10.1147/rd.53.0183.
Autor(es): A. Gilat. Título del libro: MATLAB: An Introduction with Applications
Editorial: Wiley. Lugar de publicación: Hoboken, NJ. Páginas: 195-200. ISBN: 978-0470767856
Jung, M., & Park, H. (2023). Multi-terabyte CXL memory framework for data centers: Innovations and efficiency. Journal of Advanced Memory Technologies, 48, 35-47.
Authors: Park, J., Kim, D., & Kim, H. Title: "Efficient Memory Management for Large-Scale Graph Processing via Representative Sampling". Journal: IEEE Transactions on Big Data. Volume: 9. Year: (2023). First Page: 1102. DOI: 10.1109/TBD.2023.1102
Kumar, N., & Mitra, A. (2021). "Extrapolating Bit-Level Transformations for Efficient Large-Scale Memory Management." Journal of Computational Systems, 48(3), 129-142. DOI: 10.1016/j.comsys.2021.129
Ning Zhang, Fenghe Wu, "Automobile-Demand Forecasting Based on Trend Extrapolation and Causality Analysis," Electronics, 13(16), 2024, 3294. DOI: 10.3390/electronics13163294.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
Copyright (c) 2025 Anselmo Chavez Lopez