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Enregistrement W2922570469 · doi:10.1139/cjp-2018-0521

An ab initio study on the transport characteristics of Si<sub>2</sub>C<sub>2</sub> clusters

2019· article· en· W2922570469 sur OpenAlexvenueno aff
Wei Hu, Qinglin Wang, Qinghua Zhou, Wenhua Liu, Yan Liang, Jianfeng Hu, Haiqing Wan

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMolecular Junctions and Nanostructures
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsConductanceConductivityAb initioDensity functional theoryElectronFermi levelHamiltonian (control theory)Condensed matter physicsMoleculeElectrodeAtomic physicsElectron transport chainFermi energyMolecular physicsQuantum mechanicsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We have studied the transport properties of three different contact structures in Si2C2 clusters by using the first principles based on density functional theory (DFT) and non-equilibrium Green’s function (NEGF) in this paper. Both M1 and M2 show excellent transport properties and a weak negative differential resistance (NDR) phenomenon appears due to greater transferring charge between the central area and the electrodes. The intermediate barrier of M3 is very large, and the electrons are difficult to transmit. However, it also shows good conductivity after we add sulfur (S) atoms at both ends of the molecule. Through the molecular projected self-consistent Hamiltonian (MPSH) analysis, the molecular orbital is expanded with the addition of S atoms, thus showing good conductivity. With the addition of the bias, the conductance of Si2C2 clusters at the Fermi level is reduced due to the drift of the energy level. It is interesting to note that there is a high resonant transmission peak at −1.14 eV under 2 V bias of the M3 system, which shows a molecular switching behavior.

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)0,000
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,175 · 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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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