Chaotic dynamics in terahertz-driven semiconductors with negative effective mass
Notice bibliographique
Résumé
We report on a detailed theoretical study of current self-oscillations and chaotic dynamics in negative effective mass (NEM) ${p}^{+}{\mathrm{pp}}^{+}$ diodes driven by dc and ac electric fields with a terahertz (THz) frequency. An ``$N$-shaped'' velocity-field relation is yielded by using the nonparabolic balance-equation theory with a realistic treatment of carrier scatterings by impurity, acoustic phonon, and optic phonon. The dependence of the self-oscillating mode and its frequency on the dc bias, doping concentration, and lattice temperature is examined in detail. The THz-driven ${p}^{+}{\mathrm{pp}}^{+}$ NEM diodes can produce a cooperative nonlinear oscillatory mode which leads to very complicated chaotic dynamics with the dc bias, ac amplitude, and ac frequency as the controlling parameters. The transitions between the periodic and chaotic states are carefully studied by different chaos-detecting methods, such as phase portrait, Poincar\'e bifurcation diagram, power spectrum, and first return map. The resulting power spectrum bifurcation diagram displays a very complicated mosaic structure with a self-similar emergence of high-order mixing frequencies.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».