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Enregistrement W2315585140 · doi:10.1063/1.4858382

Strain-induced vertical self-organization of semiconductor quantum dots: A computational study

2013· article· en· W2315585140 sur OpenAlexaff
N. Shtinkov

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physics · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSemiconductor Quantum Structures and Devices
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuantum dotCondensed matter physicsMaterials scienceAnisotropyLattice (music)SemiconductorValence (chemistry)Substrate (aquarium)NanotechnologyOpticsPhysicsOptoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Atomistic strain simulations based on the valence force field method are employed to study the vertical arrangements of semiconductor quantum dot (QD) multilayers. The effects of the QD shape, dimensions, and materials parameters are systematically investigated, varying independently the following parameters: spacer width H, QD lateral spacing D, base b, and height h, slope of the side facets, elastic properties of the dot and the substrate materials, and lattice mismatch between the dot and the substrate. The transition between vertically aligned and anti-aligned structures is found to be determined mainly by the ratios H/D and b/D, as well as by the strain anisotropy of the substrate and to a lesser extent of the QD. The dependence on the QD height h is significant only for steep side facets and large aspect ratios h/b, and the effects of the lattice mismatch strain and the bulk elastic moduli are found to be negligible. The comparison with experimental data shows an excellent agreement with the results from the simulations, demonstrating that the presented analysis results in precise theoretical predictions for the vertical self-organization regime in a wide range of QD materials systems.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations4
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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