On the Origin of Holes During Polarization Reset in Floating Body Ferroelectric FETs Towards Improving Switching Efficiency
Notice bibliographique
Résumé
In this work, we performed a comprehensive combined experimental and modeling study on the polarization reset mechanisms of floating body (i.e., channel) ferroelectric FETs, an important class of device with growing interests due to added functionalities and improved reliabilities. Using fully-depleted silicon-on-insulator (FDSOI) FeFET as a classical example, we demonstrate that: 1) without hole generation mechanisms, floating body FeFETs during reset is simply a capacitor divider, with negligible ferroelectric voltage drop for switching; ii) Band-to-band-tunneling (BTBT) around gate-to-S/D overlap even with zero drain bias generates holes to facilitate the reset in FDSOI FeFET, though at a slower speed and hold the reset state; iii) With scaling, S/D inner fringe field can enable fast reset, thus offering a potential efficiency boost approach; iv) a compact FDSOI FeFET model is developed that can capture the BTBT effect and reproduce the observed behaviors; v) the reset mechanism is also validated in a NAND string composed of FDSOI FeFETs, demonstrating its relevant applications. These insights show the strategies in improving reset efficiency, i.e., enhanced BTBT and inner fringe field.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».