Carrier mobility tensor in doped phosphorene due to scattering by charged impurities using the energy loss method
Notice bibliographique
Résumé
We use the energy loss method (ELM) to evaluate the drift mobility tensor of doped phosphorene due to scattering of its carriers on an ensemble of charged impurities located in a substrate. The ELM makes it possible to circumvent the endeavor of numerically solving the Boltzmann transport equation for the same problem, whereby it yields an explicit expression for the mobility tensor components as a double integral, making it straightforward to survey various model layouts and parameters. This enabled us to perform a statistical analysis of the effects of spatial correlation among the impurities by means of a geometric structure factor for the hard-disk model of a planar distribution of pointlike impurities. We found that the correlation distance between impurities plays an important role at doping densities of phosphorene that are lower than the areal density of impurities. Moreover, the ELM naturally brings about the dielectric function of phosphorene, allowing us to explore the role of interband electron transitions in static screening of the impurities, in addition to the role played by the intraband transitions, which we treat in the random phase approximation. We found that the interband transitions augment the screening when impurities are close to phosphorene and when its doping density increases, thereby increasing the mobility tensor components while decreasing their asymmetry ratio.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».