Modeling and optimization of resonant cavity enhanced-separated absorption graded charge multiplication-avalanche photodetector (RCE-SAGCM-APD)
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, a physical model of the Resonant Cavity Enhanced-Separated Absorption Graded Charge Multiplication-Avalanche Photodetector (RCE-SAGCM-APD) is presented. First, a SPICE model for RCE-SAGCM-APD is presented showing the dependence of the transfer function of this model on the dimensions, the material parameters and the multiplication gain of the photodetector. The results obtained from this SPICE model are compared with published experimental results and good agreement is obtained. The present SPICE model can also be applied to non RCE-APD and to different versions of avalanche photodetectors by modifying its transfer function. The gain-bandwidth characteristic of RCE-APD is studied for different areas and different values of the thicknesses of both the absorption and the multiplication layers. The gain-bandwidth characteristic of RCE-SAGCM-APD is studied for the case of an inductor added in series to the load resistance and better performance is achieved in comparison to the case with no inductance. The photodetector with and without the inductor is optimized to get the best values of thicknesses of both absorption and multiplication layers and also the optimal values of the series inductance. These optimizations are done for different areas of the photodetector, different multiplication gains and also for different load resistances.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».