Fluctuations in the collected charge in integrating photoconductive detectors under small and large signals: the variance problem
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Charge collection efficiency (CE) η 0 under small signal conditions, corresponding to a uniform field in the detector medium, has been widely used in evaluating the performance of photoconductive detectors. The present paper answers the question, ‘ What is the variance of the collected charge in an integrating detector as a function of photoinjection level and what are the errors if we continue to use the small signal equations? ’ The variance <?CDATA $\sigma _0^2$?> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" overflow="scroll"> <mml:msubsup> <mml:mi>σ</mml:mi> <mml:mn>0</mml:mn> <mml:mn>2</mml:mn> </mml:msubsup> </mml:math> in η 0 under small signals has been theoretically derived in the literature and has been a key factor in the detective quantum efficiency modeling of integrating detectors based on various semiconductors. <?CDATA $\sigma _0^2$?> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" overflow="scroll"> <mml:msubsup> <mml:mi>σ</mml:mi> <mml:mn>0</mml:mn> <mml:mn>2</mml:mn> </mml:msubsup> </mml:math> is a noise source and can degrade the detector performance under incomplete charge collection. The statistical variance <?CDATA $\sigma _0^2$?> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" overflow="scroll"> <mml:msubsup> <mml:mi>σ</mml:mi> <mml:mn>0</mml:mn> <mml:mn>2</mml:mn> </mml:msubsup> </mml:math> in the CE η 0 , under small signals and the variance <?CDATA $\sigma _r^2$?> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" overflow="scroll"> <mml:msubsup> <mml:mi>σ</mml:mi> <mml:mi>r</mml:mi> <mml:mn>2</mml:mn> </mml:msubsup> </mml:math> in the CE η r under an arbitrary injection level r (injected charge divided by charge on the electrodes) have been studied using the Monte Carlo simulation model developed in this work to evaluate the difference between <?CDATA $\sigma _r^2$?> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" overflow="scroll"> <mml:msubsup> <mml:mi>σ</mml:mi> <mml:mi>r</mml:mi> <mml:mn>2</mml:mn> </mml:msubsup> </mml:math> and <?CDATA $\sigma _0^2$?> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" overflow="scroll"> <mml:msubsup> <mml:mi>σ</mml:mi> <mml:mn>0</mml:mn> <mml:mn>2</mml:mn> </mml:msubsup> </mml:math> from small to large signals. Initial injection of electron and hole pairs and their subsequent transport and trapping in the presence of an electric field, which is calculated from the Poisson equation, is used to calculate the photocurrent. Each injected carrier is tracked as it moves in the semiconductor until it is either trapped or reaches the collection electrode. Trapped carriers do not contribute to the photocurrent but continue to contribute to the field through the Poisson equation. The instantaneous photocurrent i ph ( t ) is calculated from the drift of the free carriers through the Shockley–Ramo theorem. i ph ( t ) is integrated over the duration of the photocurrent to calculate the total collected charge and hence the CE η r . The variance <?CDATA $\sigma _r^2$?> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" overflow="scroll"> <mml:msubsup> <mml:mi>σ</mml:mi> <mml:mi>r</mml:mi> <mml:mn>2</mml:mn> </mml:msubsup> </mml:math> in η r is found from multiple simulations of η r . The η r and <?CDATA $\sigma _r^2$?> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" overflow="scroll"> <mml:msubsup> <mml:mi>σ</mml:mi> <mml:mi>r</mml:mi> <mml:mn>2</mml:mn> </mml:msubsup> </mml:math> have been generated over varying charge injection ratios r , the electron and hole ranges μτ , mean photoinjection depths δ and drift mobility ratios b . At full injection, the deviation <?CDATA $\Delta \sigma _r^2$?> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" overflow="scroll"> <mml:mi mathvariant="normal">Δ</mml:mi> <mml:msubsup> <mml:mi>σ</mml:mi> <mml:mi>r</mml:mi> <mml:mn>2</mml:mn> </mml:msubsup> </mml:math> of the CE variance <?CDATA $\sigma _r^2$?> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" overflow="scroll"> <mml:msubsup> <mml:mi>σ</mml:mi> <mml:mi>r</mml:mi> <mml:mn>2</mml:mn> </mml:msubsup> </mml:math> from the uniform field case <?CDATA $\sigma _0^2$?> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" overflow="scroll"> <mml:msubsup> <mml:mi>σ</mml:mi> <mml:mn>0</mml:mn> <mml:mn>2</mml:mn> </mml:msubsup> </mml:math> ( <?CDATA ${\text{i}}.{\te
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».