Nonquasi-Static Effects and the Role of Kinetic Inductance in Ballistic Carbon-Nanotube Transistors
Notice bibliographique
Résumé
Nonquasi-static effects in ballistic carbon-nanotube (CN) FETs (CNFETs) are examined by solving the Boltzmann transport equation self-consistently with the Poisson equation. We begin by specifying the proper boundary conditions that should be employed in time-dependent simulations at high speeds; these are the proper boundary conditions for a characterization of the so-called intrinsic transistor, i.e., the internal portion of the device that is unaffected by the source and drain contacts. A transmission-line model that includes both the kinetic inductance (LK) and quantum capacitance (CQ) is then analytically developed from the Boltzmann and Poisson equations, and it is shown to represent the intrinsic transistor's behavior at high frequencies, including a correct prediction of resonances in the transistor'sy-parameters. Finally, we show how to representLKusing lumped elements in the transistor's traditional quasi-static equivalent circuit, and we demonstrate that the resulting circuit is capable of modeling the intrinsic behavior of a ballistic CNFET, including the observed resonances, to frequencies beyond the unity-current-gain frequencyfT. External parasitics can be easily added for an overall compact model of ballistic CNFET operation.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».