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Enregistrement W2099864580 · doi:10.1039/c2cp40851a

Vibrational cooling, heating, and instability in molecular conducting junctions: full counting statistics analysis

2012· article· en· W2099864580 sur OpenAlexaff
Lena Simine, Dvira Segal

Notice bibliographique

RevuePhysical Chemistry Chemical Physics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMolecular Junctions and Nanostructures
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInstabilityStatisticsStatistical physicsPhysicsMaterials scienceMechanicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We study current-induced vibrational cooling, heating, and instability in a donor-acceptor rectifying molecular junction using a full counting statistics approach. In our model, electron-hole pair excitations are coupled to a given molecular vibrational mode which is either harmonic or highly anharmonic. This mode may be further coupled to a dissipative thermal environment. Adopting a master equation approach, we confirm the charge and heat exchange fluctuation theorem in the steady-state limit, for both harmonic and anharmonic models. Using simple analytical expressions, we calculate the charge current and several measures for the mode effective temperature. At low bias, we observe the effect of bias-induced cooling of the vibrational mode. At higher bias, the mode effective temperature is higher than the environmental temperature, yet the junction is stable. Beyond that, once the vibrational mode (bias-induced) excitation rate overcomes its relaxation rate, instability occurs. We identify regimes of instability as a function of voltage bias and coupling to an additional phononic thermal bath. Interestingly, we observe a reentrant behavior where an unstable junction can properly behave at a high enough bias. The mechanism for this behavior is discussed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations92
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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