A Modified Characteristics-mixed Finite Element for Semiconductor Device of Heat Conduction and Numerical Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Numerical simulation of a three-dimensional semiconductor device of heat conduction is a fundamental problem in modern information science. The mathematical model is formulated by a nonlinear system of initial-boundary problem, which is interpreted by four partial differential equations: an elliptic equation for electrostatic potential, two convection-diffusion equations for electron concentration and hole concentration, a heat conduction equation for temperature. The electrostatic potential appears within the latter three equations, and the electric field strength controls the concentrations and the temperature. The electric field potential is solved by a mixed finite element method, and the electric field strength is obtained simultaneously. The first order of the accuracy is improved for the latter. The concentrations and temperature are computed by the characteristics-finite element method, where the characteristic approximation is adopted for the hyperbolic term and finite element method is use to treat the diffusion. The composite computational scheme can solve the convection-dominated diffusion equations well because it can cancel numerical dispersion and nonphysical oscillation. The temperature is computed by finite element method, and an interesting simulation tool is proposed for solving semiconductor device problem numerically. By using the technique of a priori estimates of differential equations, an optimal order error estimates is obtained. A theoretical work is shown for numerical simulation of information science, and the actual problem is solved well.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».