Nonlinear charge density fluctuation driven plasmonic enhancement in Au–Ag thin films
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Bimetallic alloys of gold and silver have gained considerable attention due to their broad utility in catalysis, biomedicine, and optical technologies, owing to their enhanced surface plasmon polariton (SPP) quality factor compared to the corresponding pure metals. Earlier attempts to understand the central reason for this improved performance, despite their noncommensurate stoichiometries, have not yielded a clear picture. To address this, we performed spectroscopic ellipsometry together with Hall measurements on composition-controlled, equal-thickness Au–Ag alloy films. By examining the interdependence of plasma frequency, carrier concentration, and effective mass, we found that a nonlinear rise in carrier density is the dominant factor behind the improved optical response. To further understand this anomalous carrier density behavior, the Mayadas–Shatzkes (MS) model was applied, revealing how polycrystallinity and grain-boundary scattering influence charge-transport dynamics in the alloys. Additionally, the composition-dependent nonlinear trends in the extracted physical parameters were modeled using a bowing-type polynomial mixing approach. This combined experimental–theoretical framework not only aligns the measured results with a consistent physical model but also accounts for discrepancies based on the MS formalism. By establishing a direct link between microstructural effects, electronic properties, and optical response, this study resolves the origin of the nonlinear optical behavior observed in stoichiometric ratios of bimetallic thin films.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».