Quantum Transport Simulations of Sub-60-mV/Decade Switching of Silicon Cold Source Transistors
Notice bibliographique
Résumé
A steep-slope switch of silicon (Si) transistor with a “cold” source (CSFET) with a metal between p-type and n-type Si (pSi–M–nSi) is investigated by quantum transport simulations, which breaks the subthreshold swing (SS) limit by manipulating the density of states (DOS) of injected carriers. The injected current from the junction of pSi–gold (Au)–nSi is calculated to be over$10^{{3}}~ {\mu } \text {A}/{\mu } \text {m}$by first-principles quantum-transport simulations. Then, Si CSFETs are investigated and compared with conventional FETs and tunneling FETs. It is demonstrated that SS reaches 23 mV/decade in 15-nm Si CSFETs in the ballistic limit. ON-state current is as large as${7}.{9} \times {10}^{{2}}\,\, {\mu } \text {A}/ {\mu } \text {m}$at${V}_{D} = {0}.{5} \text {V}$with${I}_{\text {off}}$fixed at$10~\text {pA}/ {\mu }\text {m}$. The SS of CSFETs degrades with decreasing gate length and cannot be smaller than 60 mV/decade at${L} _{G}$= 6 nm. CSFETs have temperature-independent SS due to the cold electron injection, which is different from FETs and Dirac source FETs. The output characteristics demonstrate that CSFETs exhibit negative differential resistance and can achieve current rectification. Finally, the effects of cold electron rethermalization due to electron–phonon scattering in 15-nm CSFETs are found to degrade the SS to 50 mV/decade in six orders of magnitude of drain current. The SS can be improved to 42 mV/decade by using shorter lengths of the metal layer and n-type Si in the source to minimize the scattering.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».