A Multiscale Simulation Framework for Steep-Slope Si Nanowire Cold Source FET
Notice bibliographique
Résumé
Source engineering is an emerging technique to achieve steep-slope switching FET. To bridge the new carrier filtering mechanism and device performance, a multiscale simulation framework is presented in this article and is applied in Si nanowire (NW) cold source FET (CSFET). By the fit-parameter-free density functional theory (DFT) method, the key component of cold source (CS) design for broken-gap-like band alignment and high cold carrier injection is demonstrated. The novel device switching mechanism is also verified in the entire device scale with fully quantum atomistic tight-binding (TB) and nonequilibrium Green’s function (NEGF) methods. Although these tools are physics-based and accurate, the device scale is limited, and the computation burden is heavy. Thus, half-empirical TCAD simulation is suitable for device design and path-finding in realistic geometry. Key components of the CS and energy filtering effect can be verified by DFT-NEGF and TB-NEGF methods. Based on TCAD results, we implement a circuit-level benchmark for early stage path-finding. The results show that gate-all-around (GAA) Si NW CSFET is a potential candidate for low-power application, which enables supply voltage scaling.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».