Modeling of Hysteretic Jump Points in Ferroelectric MOS Capacitors
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Notice bibliographique
Résumé
Negative capacitance devices generally exhibit hysteresis, which can be exploited for memory but should be suppressed for logic devices. The significant nonlinearity of ferroelectric (FE) metal–oxide–semiconductor (MOS) capacitor makes it difficult to manipulate hysteresis, especially when multiple material and device parameters are considered simultaneously. Here we model hysteretic jump points (HJPs) and describe how hysteresis responds to different parameters used. First, the energy landscape of FE-MOS capacitor is explored based on the Gibbs free energy, considering forward and backward sweep of gate voltage, to identify the HJPs. Our simulation shows that the surface potential of HJP has a logarithmic relation to the doping concentration of the semiconductor while FE thickness ( <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-math notation="LaTeX">${T}_{\text {FE}}$ </tex-math></inline-formula> ) and gate oxide thickness (EOT) shift the value of the surface potential up or down. Based on the developed model, we introduce hysteresis width and height to evaluate the extent of hysteresis and the amplification of potential quantitatively. Our results show that hysteresis width is a strong function of EOT and <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-math notation="LaTeX">${T}_{\text {FE}}$ </tex-math></inline-formula> but the potential amplification is limited, especially when EOT is thin. In addition, the effect of doping concentration on the hysteresis window is minimal, particularly with thick FE layer. Our model provides a useful tool to directly investigate hysteresis, which makes it possible to modify the hysteresis window by engineering parameters for different target applications.
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Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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.
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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 découle