Gunn-Hilsum Effect in Mechanically Strained Silicon Nanowires: Tunable Negative Differential Resistance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Gunn (or Gunn-Hilsum) Effect and its associated negative differential resistivity (NDR) emanates from transfer of electrons between two different energy subbands. This effect was observed in semiconductors like GaAs which has a direct bandgap of very low effective mass and an indirect subband of high effective mass which lies ~300 meV above the former. In contrast to GaAs, bulk silicon has a very high energy spacing (~1 eV) which renders the initiation of transfer-induced NDR unobservable. Using Density Functional Theory (DFT), semi-empirical 10 orbital (sp3d5s*) Tight Binding and Ensemble Monte Carlo (EMC) methods we show for the first time that (a) Gunn Effect can be induced in silicon nanowires (SiNW) with diameters of 3.1 nm under +3% strain and an electric field of 5000 V/cm, (b) the onset of NDR in the I-V characteristics is reversibly adjustable by strain and (c) strain modulates the resistivity by a factor 2.3 for SiNWs of normal I-V characteristics i.e. those without NDR. These observations are promising for applications of SiNWs in electromechanical sensors and adjustable microwave oscillators. It is noteworthy that the observed NDC is different in principle from Esaki-Diode and Resonant Tunneling Diodes (RTD) in which NDR originates from tunneling effect.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».