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Enregistrement W4392739530 · doi:10.1109/peeic59336.2023.10450703

Quantum Transport Simulations in 2D Materials for Enhanced High-Frequency Circuit Performance

2023· article· en· W4392739530 sur OpenAlexaff
A. Yadagiri, B. Pravallika, Manjunatha Manjunatha, Amit Dutt, Rupa Rani Sharma, Asraa Ahmed Khafel

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
Thématique2D Materials and Applications
Établissements canadiensHorizon College and Seminary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceOptoelectronicsQuantumElectronic engineeringMaterials sciencePhysicsEngineeringQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to their distinct electrical characteristics, two-dimensional (2D) materials have become more attractive as potential candidates for next-generation electronic devices in recent years. This work explores 2D material quantum transport simulations with the goal of revealing their potential to improve high-frequency circuit performance. We extensively study the electron transport features of several 2D materials such as graphene, black phosphorus, and transition metal dichalcogenides (TMDs) by using sophisticated quantum transport models. Based on our calculations, we find that 2D materials may lead to improved device performance at high frequencies by having better electron mobility and less scattering effects under certain circumstances. Moreover, these materials' intrinsic quantum confinement characteristics provide unique quantum interference patterns that may be used to create creative circuit designs. The results of this work not only highlight the potential of 2D materials to transform high-frequency electronics, but they also provide a thorough foundation for incorporating them into electronic systems of the future. New technologies that take use of the quantum phenomena of 2D materials may be developed as a result of this study, which will help meet the growing need for quicker and more efficient electronic devices.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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