STATISTICAL SIMULATIONS OF THE LOW-FREQUENCY NOISE IN POLYSILICON EMITTER BIPOLAR TRANSISTORS USING A MODEL BASED ON GENERATION-RECOMBINATION CENTERS
Notice bibliographique
Résumé
In this work, a new, physically based model for the low-frequency noise is investigated by statistical simulations. The proposed model is based only on superposition of generation-recombination centers, and can predict the frequency-, current- and area-dependence of the low-frequency noise, as well as the area-dependence of the variation in the noise level. Measurements on Bipolar Junction Transistors (BJTs) are found to be in excellent agreement with the simulated results. For devices with large emitter areas AE, the model predicts a spectral density SIn ~ 1/f. For devices with submicron AE, SIn strongly deviates from a 1/f behavior, and several generation-recombination centers dominate the spectrum. However, the average spectrum In>, calculated from several BJTs with identical AE, has a frequency dependence ~ 1/f. The extracted areal trap density within the frequency range 1-104 Hz is nT = 3 × 109 cm -2. The simulations show that the condition for observing g-r noise in the spectrum, strongly depends on the number of traps NT, as well as the distribution of the corresponding energy level for the traps. The relative noise level is found to vary in a non-symmetrical way around < SIn>, especially for small AE. For AE < 0.1 μ m 2, the model predicts a relative variation in the noise level [Formula: see text] below In>, and [Formula: see text] above In>. For AE > 0.3 μ m 2, the variation is found to be [Formula: see text].
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».