Contributions and Legacy of David C. Joy to Monte Carlo Simulations in Electron and Ion Microscopy
Notice bibliographique
Résumé
David C. Joy was a great microscopist, pioneer, educator, generous of his time to give technical advice and help, and a great mentor for many of us. David’s contributions to the microscopy and microanalysis community are enormous and cover many topics. Monte Carlo simulations is one of them in which David had very important contributions and a legacy that affect directly and indirectly a vast amount of microscopist. David’s adventure in Monte Carlo electron trajectory simulation starts when he builds a practical Monte Carlo program to help SEM image interpretation for semiconductor metrology at the Bell Labs. Later, he develops and applied Monte Carlo simulations for various applications in electron microscopy and microanalysis. One of his most important contributions was the book “Monte Carlo modeling for electron microscopy and microanalysis”. This book is a practical guide how to program and use Monte Carlo simulations with examples of complete code [1]. Each chapter shows a different approach or application like backscattered electron yield, charge collection microscopy and cathodoluminescence, secondary electron yields and imaging, and X-ray production and microanalysis. Experimental data are needed to validate Monte Carlo simulation programs. To help the development of such programs, David builds a database on electron-solid interactions from published measurements of backscattering yields, secondary electron yields, stopping powers, and X-ray ionization cross sections [2]. This database was freely available on David’s webpage and updated continuously. Figure 2 shows an example of comparison from experimental data of the database with prediction from the CASINO version 3 Monte Carlo program. For an accurate Monte Carlo program, a better model for the elastic cross section than the Rutherford analytic model is needed like the Mott model. However, the Mott’s model is not represented by analytical equations, but by numeric tables that need to be calculated. David and his collaborators have calculated such tables for the Mott elastic cross section for most elements and the energy range 20 eV to 20 keV [3]. More importantly, David had made these tables available to the researcher community, which was used to develop popular Monte Carlo programs like CASINO, WinX-Ray, and MC-Xray. David was an early adopter and supporter of the Helium ion microscope (HIM) which had a better spatial resolution than a SEM. To better understand the ion-solid interaction and the image formation, he collaborated to develop a Monte Carlo simulation of secondary electrons for the HIM [4]. This IONiSE Monte Carlo program correctly predicts the variation of the ion induced secondary electron (iSE) yield with Helium energy and target material. Some of David Joy important publications [1–4] on Monte Carlo simulations of electron and ion trajectories in matter and an example of depth colored electron trajectories from the IONiSE Monte Carlo simulation program. An example of Monte Carlo program validation using Joy’s database of experimental data for Silicon.
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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 | 0,008 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,040 | 0,020 |
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 ».