Modulation of Electronic Behaviors of InSe Nanosheet and Nanoribbons: The First‐Principles Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recently, InSe monolayer, a new member added to the 2D materials, has been extensively studied in theories and experiments. Here, the electronic structures of the tunable band‐gap semiconductor of 2D InSe nanosheets and the band structure and electronic transport properties of quasi‐1D InSe nanoribbons (ISNs) are presented by using the first‐principles method. The calculated band structures show that an enlarged indirect band gap appears in 2D InSe nanosheet by external strain, and the gap reduces monotonically as the strain changing from the compression to stretch independent of the zigzag or armchair direction. Moreover, the band structures of quasi‐1D ISNs show that armchair ISNs are all nonmagnetic semiconductors, and the zigzag ISNs (zISNs) exhibit metallic regardless of the ribbon width or magnetic states. The non‐equilibrium Green's function calculation reveals the electronic transport properties of zISNs with different widths. An obvious negative differential resistive (NDR) effect is found in the current–voltage curves independent of the ribbon width due to the bias‐dependent transmission within the voltage window. The tunable band‐gap semiconductor behavior of 2D InSe nanosheet and the novel NDR effect in quasi‐1D zISNs indicate a very promising application of InSe‐based nanomaterials in electronic nanodevices.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».