<i>Ab initio</i>modeling of quantum transport properties of molecular electronic devices
Notice bibliographique
Résumé
We report on a self-consistent ab initio technique for modeling quantum transport properties of atomic and molecular scale nanoelectronic devices under external bias potentials. The technique is based on density functional theory using norm conserving nonlocal pseudopotentials to define the atomic core and nonequilibrium Green's functions (NEGF's) to calculate the charge distribution. The modeling of an open device system is reduced to a calculation defined on a finite region of space using a screening approximation. The interaction between the device scattering region and the electrodes is accounted for by self-energies within the NEGF formalism. Our technique overcomes several difficulties of doing first principles modeling of open molecular quantum coherent conductors. We apply this technique to investigate single wall carbon nanotubes in contact with an Al metallic electrode. We have studied the current-voltage characteristics of the nanotube-metal interface from first principles. Our results suggest that there are two transmission eigenvectors contributing to the ballistic conductance of the interface, with a total conductance $G\ensuremath{\approx}{G}_{0}$ where ${G}_{0}{=2e}^{2}/h$ is the conductance quanta. This is about half of the expected value for infinite perfect metallic nanotubes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».