Direct bandgap GeSn nanowires enabled with ultrahigh tension from harnessing intrinsic compressive strain
Notice bibliographique
Résumé
GeSn alloys are a promising emerging complementary metal–oxide–semiconductor compatible technology for applications in photonics and electronics. However, the unavoidable intrinsic compressive strain introduced during epitaxial growth has prevented researchers from pushing the performance of GeSn devices to the limit and realizing real-world applications. In this paper, we present a straightforward geometric strain-inversion technique that harnesses the harmful compressive strain to achieve beneficial tensile strain in GeSn nanowires, drastically increasing the directness of the band structure. We achieve ∼2.67% uniaxial tensile strain in ∼120 nm wide nanowires, surpassing other values reported thus far. Unique pseudo-superlattices comprising of indirect and direct bandgap GeSn are demonstrated in a single material only by applying a periodic tensile strain. Improved directness in tensile-strained GeSn significantly enhances the photoluminescence by a factor of ∼2.5. This work represents a way to develop scalable band-engineered GeSn nanowire devices with lithographic design flexibility. This technique can be potentially applied to any layer with an intrinsic compressive strain, creating opportunities for unique tensile strained materials with diverse electronic and photonic applications.
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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 ».