Al1−xScxSbyN1−y: An opportunity for ferroelectric semiconductor field effect transistor
Notice bibliographique
Résumé
Abstract For the in-memory computation architecture, a ferroelectric semiconductor field-effect transistor (FeSFET) incorporates ferroelectric material into the FET channel to realize logic and memory in a single device. The emerging group III nitride material Al 1− x Sc x N provides an excellent platform to explore FeSFET, as this material has significant electric polarization, ferroelectric switching, and high carrier mobility. However, steps need to be taken to reduce the large band gap of ∼5 eV of Al 1− x Sc x N to improve its transport property for in-memory logic applications. By state-of-the-art first principles analysis, here we predict that alloying a relatively small amount (less than ∼5%) of Sb impurities into Al 1− x Sc x N very effectively reduces the band gap while maintaining excellent ferroelectricity. We show that the co-doped Sb and Sc act cooperatively to give a significant band bowing leading to a small band gap of ∼1.76 eV and a large polarization parameter ∼0.87 C/m 2 , in the quaternary Al 1− x Sc x Sb y N 1− y compounds. The Sb impurity states become more continuous as a result of interactions with Sc and can be used for impurity-mediated transport. Based on the Landau-Khalatnikov model, the Landau parameters and the corresponding ferroelectric hysteresis loops are obtained for the quaternary compounds. These findings indicate that Al 1− x Sc x Sb y N 1− y is an excellent candidate as the channel material of FeSFET.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».