Compact modeling of charge carrier mobility in organic thin-film transistors
Notice bibliographique
Résumé
Finding the common points in theoretical models for mobility in thin-film transistors (TFTs), we demonstrate that there exists a generic analytical model for the mobility in organic TFTs (OTFTs), and the generic model is then converted into a TFT Compact Mobility Model, which is physically derivable from one perspective, and properly arranged to be suitable for compact modeling of OTFTs from another perspective, by separation and proper interfacing of temperature and bias dependence of the mobility, both significant for OTFTs, with the compact models for electrical current in OTFT. The proposed TFT Compact Mobility Model is verified theoretically and against experimental data, and the model is applicable even for high temperatures T>To, above the characteristic temperature To of the distribution of states in the organic material, a condition at which other models diverge in principle. The improvement is achieved by the identification of a temperature “shaping” function, which contains a diverging function when derived theoretically elsewhere at idealized assumptions, and we suggest an approach to remedy the problem, since divergence in characteristic equations of compact models is not allowed. However, an open question remains for the bias enhancement in mobility at high temperatures, for which case no physical model is available at present. Another essential practical feature of the TFT Compact Mobility Model is that the model is both upgradable and reducible, allowing for easier implementation, modifications and independence of characterization techniques, enabling a systematic fitting of experimental data with large scattering in the values, which is the case for OTFT nowadays.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».