Effect of bonding and static atomic displacements on composition quantification in<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="inline"><mml:mrow><mml:msub><mml:mrow><mml:mtext>In</mml:mtext></mml:mrow><mml:mi>x</mml:mi></mml:msub><mml:msub><mml:mrow><mml:mtext>Ga</mml:mtext></mml:mrow><mml:mrow><mml:mn>1</mml:mn><mml:mo>−</mml:mo><mml:mi>x</mml:mi></mml:mrow></mml:msub><mml:msub><mml:mtext>N</mml:mtext><mml:mi>y</mml:mi></mml:msub><mml:msub><mml:mrow><mml:mtext>As</mml:mtext></mml:mrow><mml:mrow><mml:mn>1</mml:mn><mml:mo>−</mml:mo><mml:mi>y</mml:mi></mml:mrow></mml:msub></mml:mrow></mml:math>
Notice bibliographique
Résumé
This study addresses the influence of static atomic displacements (SAD) and chemical bonding in (InGa)(NAs) alloys on structure factors for electron scattering and stresses their importance for compositional analysis. First, SAD are derived using valence force field (VFF) methods and their reliability is demonstrated by calculating residual atomic forces using density-functional theory (DFT). A systematic study of structure factors for low indium and nitrogen contents is given by means of full DFT calculations on the one hand and atomistic models on the other. We show that the consideration of SAD via VFF together with the inclusion of bonding via modified atomic scattering amplitudes is in best agreement with a full DFT calculation, providing the possibility to include bonding effects also if large cells containing ${10}^{6}$ atoms are considered. Second, a technique is presented, which allows the extraction of atomically resolved indium and nitrogen composition maps by evaluating strain and contrast in transmission electron microscopic two-beam images simultaneously. As the fringe contrast is compared with Bloch wave simulations, which in turn require accurate structure factors, we exemplify the influence of SAD and bonding on composition profiles regarding an ${\text{In}}_{0.08}{\text{Ga}}_{0.92}{\text{N}}_{0.03}{\text{As}}_{0.97}$ quantum well structure. In this respect, imaging conditions may be chosen for which SAD are of minor influence for conventional transmission electron microscopy, whereas relative errors larger than 25% can arise for the compositions if bonding is neglected.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,008 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,906 | 0,009 |
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.
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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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».