(Invited) Experimental Quantum Transport in Strained Graphene and SWCNTs - Towards Noems
Notice bibliographique
Résumé
We measure ballistic charge conductivity in strained suspended graphene and observe the theoretically predicted [1] strain-induced scalar and vector potentials. To do so, we built an experimental platform for in-situ quantum transport strain engineering in 2D materials. This instrumentation also permits low temperature (0.3 K) transport in 0 to 9 Tesla magnetic fields. The tunable uniaxial strain (up to 3%) is completely decoupled from the gate-tunable charge density, permitting quantitative understanding of strain effects. We show slippage-free mechanical clamping of high aspect-ratio graphene crystals, where atomically ordered edges are unnecessary for quantitative straintronics. We study in detail transport in a ballistic graphene channel whose length is 90 nm and width is 600 nm. By applying strain up to 0.6 % in this device, we observe that the strain-induced scalar potential shifts its low energy band structure downward by up to 30 meV. We show precise control of the gauge vector potential which reversibly suppresses the conductance. We discuss our progress towards strain engineering in SWCNTs, and calculations showing its potential in valley filtering and tuning electron-hole asymmetric quantum transistors. We conclude with an overview of another project to integrate suspended bilayer graphene devices in planar optical cavities towards achieving fully tunable nano-opto-electro-mechanical (NOEMS) carbon systems. To do so, we discuss a nitrocellulose-based dry-stamping method to manipulate and suspend individual 2D materials [2]. Using this method we assembled optical cavities able to a widely tune Raman scattering and absorption in graphene. [1] A. C. McRae, G. Wei, and A. R. Champagne, Phys. Rev. Applied 11, 054019 (2019). [2] I. G. Rebollo, F. C. Rodrigues-Machado, W. Wright, G. J. Melin, A. R. Champagne, ArXiv:2011.14166 Figure 1
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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) | 0,005 | 0,001 |
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 ».