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Enregistrement W1837296316 · doi:10.1063/1.4927922

8-band and 14-band <i>kp</i> modeling of electronic band structure and material gain in Ga(In)AsBi quantum wells grown on GaAs and InP substrates

2015· article· en· W1837296316 sur OpenAlexafffund
M. Gładysiewicz, R. Kudrawiec, Marek S. Wartak

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physics · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSemiconductor Quantum Structures and Devices
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNarodowe Centrum NaukiOntario Centres of Excellence
Mots-clésQuantum wellElectronic band structureBand gapHamiltonian (control theory)IndiumMaterials scienceOptoelectronicsElectronic structureEffective mass (spring–mass system)SemimetalElectronCondensed matter physicsBismuthIndium phosphidePhotoluminescenceGallium arsenideChemistryPhysicsLaserOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The electronic band structure and material gain have been calculated for GaAsBi/GaAs quantum wells (QWs) with various bismuth concentrations (Bi ≤ 15%) within the 8-band and 14-band kp models. The 14-band kp model was obtained by extending the standard 8-band kp Hamiltonian by the valence band anticrossing (VBAC) Hamiltonian, which is widely used to describe Bi-related changes in the electronic band structure of dilute bismides. It has been shown that in the range of low carrier concentrations n < 5 × 1018 cm−3, material gain spectra calculated within 8- and 14-band kp Hamiltonians are similar. It means that the 8-band kp model can be used to calculate material gain in dilute bismides QWs. Therefore, it can be applied to analyze QWs containing new dilute bismides for which the VBAC parameters are unknown. Thus, the energy gap and electron effective mass for Bi-containing materials are used instead of VBAC parameters. The electronic band structure and material gain have been calculated for 8 nm wide GaInAsBi QWs on GaAs and InP substrates with various compositions. In these QWs, Bi concentration was varied from 0% to 5% and indium concentration was tuned in order to keep the same compressive strain (ε = 2%) in QW region. For GaInAsBi/GaAs QW with 5% Bi, gain peak was determined to be at about 1.5 μm. It means that it can be possible to achieve emission at telecommunication windows (i.e., 1.3 μm and 1.55 μm) for GaAs-based lasers containing GaInAsBi/GaAs QWs. For GaInAsBi/Ga0.47In0.53As/InP QWs with 5% Bi, gain peak is predicted to be at about 4.0 μm, i.e., at the wavelengths that are not available in current InP-based lasers.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations49
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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