Tunable plasmonics on epsilon-near-zero materials: the case for a quantum carrier model
Notice bibliographique
Résumé
The carrier density profile in metal-oxide-semiconductor (MOS) capacitors is computed under gating using two classical models - conventional drift-diffusion (CDD) and density-gradient (DG) - and a self-consistent Schrödinger-Poisson (SP) quantum model. Once calibrated the DG model approximates well the SP model while being computationally more efficient. The carrier profiles are used in optical mode computations to determine the gated optical response of surface plasmons supported by waveguides incorporating MOS structures. Indium tin oxide (ITO) is used as the semiconductor in the MOS structures, as the real part of its optical permittivity can be driven through zero to become negative under accumulation, enabling epsilon-near-zero (ENZ) effects. Under accumulation the predictions made by the CDD and SP models differ considerably, in that the former predicts one ENZ point but the latter predicts two. Consequently, the CDD model significantly underestimates perturbations in n e f f of surface plasmons (by ∼4×) and yields incorrect details in surface plasmon fields near ENZ points. The discrepancy is large enough to invalidate the CDD model in MOS structures on ENZ materials under accumulation, strongly motivating a quantum carrier model in this regime.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».