Implications of Dielectric Phases in Ferroelectric HfO$_{2}$ Films on the Performance of Negative Capacitance FETs
Notice bibliographique
Résumé
Non-homogeneous orthorhombic phase in doped ferroelectric (FE) HfO$_{2}$film presents challenges towards the optimization and performance predictability of negative capacitance (NC) field-effect transistor (FET) performance. We set out to understand the consequences of these dielectric (DE) phases in doped FE-HfO$_{2}$on steep-switching device performance through self-consistent quantum transport simulations. Firstly, we consider a fixed DE phase study to understand how the position, percentage, and number of phase components alter the switching characteristics. Then, to predict device performance variation, we conduct a statistical analysis using a large number of randomly distributed DE phase profiles. We find that DE phases positioned near the center of the potential barrier exert the most significant impact on device performance by lowering the top-of-the-barrier, while those closer to the drain have minimal influence on carrier transport and current. While DE phases in the FE layer degrade the subthreshold swing, they also favorably narrow the hysteretic window, which presents opportunities for optimization in logic devices. Through dimensional scaling and statistical analysis, we demonstrate how optimized performance can be achieved even with large variations in device performance.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».