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Enregistrement W2040843928 · doi:10.1103/physrevb.81.235416

First-principles quantum transport theory of the enhanced wind force driving electromigration on Ag(111)

2010· article· en· W2040843928 sur OpenAlexaff
Kirk H. Bevan, Hong Guo, Ellen D. Williams, Zhenyu Zhang

Notice bibliographique

RevuePhysical Review B · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMolecular Junctions and Nanostructures
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectromigrationElectronNon-equilibrium thermodynamicsPhysicsCondensed matter physicsBallistic conductionQuantumScatteringThermal conductionQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Herein we examine the low-bias electromigration wind force acting on quasi-one-dimensional nanoscale features within the Landauer-B\"uttiker conduction picture. Ordinarily the electromigration force is calculated under the approximation that the nonequilibrium carrier distribution in the vicinity of a defect is the same as that in the bulk. However, this approximation is rooted in the assumption that atomic scale defects scatter all incident electrons weakly (just as electrons weakly and diffusely scatter in the bulk). We examine this assumption by calculating the mode-resolved transmission against Ag(111) step edges and atomic wires using density-functional theory within the single-particle Green's function Landauer scattering picture. Furthermore we show that those modes that scatter strongly give rise to a nonequilibrium electrochemical potential drop across a defect and an increased wind force. The results quantitatively explain previously not understood experimental observations of an enhanced electron wind force against Ag(111) step edges [O. Bondarchuk et al., Phys. Rev. Lett. 99, 206801 (2007)]. In general, the results underscore the challenging nanoscale reliability problem posed by surface electromigration in nanostructures and the need for a nonequilibrium quantum transport description of the electron wind force.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,121
Score d'incertitude au seuil0,290

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,217 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations28
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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