Bismuth surfactant-enhanced III-As epitaxy on GaAs(111)A
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Quantum dot (QD) growth on high ( c 3 v ) symmetry GaAs{111} surfaces holds promise for efficient entangled photon sources. Unfortunately, homoepitaxy on GaAs{111} surfaces suffers from surface roughness/defects and InAs deposition does not natively support Stranski–Krastanov QD growth. Surfactants have been identified as effective tools to alter the epitaxial growth process of III-V materials, however, their use remains unexplored on GaAs{111}. Here, we investigate Bi as a surfactant in III-As molecular beam epitaxy on GaAs(111)A substrates, demonstrating that Bi can eliminate surface defects/hillocks in GaAs and (Al,Ga)As layers, yielding atomically-smooth hillock-free surfaces with RMS roughness values as low as 0.13 nm. Increasing Bi fluxes are found to result in smoother surfaces and Bi is observed to increase adatom diffusion. The Bi surfactant is also shown to trigger a morphological transition in InAs/GaAs(111)A films, directing the 2D InAs layer to rearrange into 3D nanostructures, which are promising candidates for high-symmetry QDs. The desorption activation energy ( U D e s ) of Bi on GaAs(111)A was measured by reflection high energy electron diffraction, yielding U D e s = 1.7 ± 0.4 eV. These results illustrate the potential of Bi surfactants on GaAs(111)A and will help pave the way for GaAs(111)A as a platform for technological applications including quantum photonics.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 ».