窒素空孔を有するGaNの多重電荷状態における点欠陥特性を研究するためのニューラルネットワークポテンシャルの利用【JST・京大機械翻訳】

Shimizu Koji; Dou Ying; Arguelles Elvis F.; Moriya Takumi; Minamitani Emi; Watanabe Satoshi

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202203954574116 整理番号：22P0323010

窒素空孔を有するGaNの多重電荷状態における点欠陥特性を研究するためのニューラルネットワークポテンシャルの利用【JST・京大機械翻訳】

Using neural network potential to study point defect properties in multiple charge states of GaN with nitrogen vacancy

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発行年： 2022年03月31日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月31日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

半導体の特性を理解するためには荷電欠陥の調査が必要である。密度汎関数理論計算は,関連する物理量を正確に記述することができるが,これらの計算は,計算負荷を大きく増大させ,これは,大規模システムへのこの方法の適用をしばしば制限する。本研究では,多重電荷状態における点欠陥挙動を解析するために,ニューラルネットワークポテンシャル(NNP)の新しい方式を提案した。提案した方式は,従来の方式に対して最小修正のみを必要とする。0,1+,2+および3+の電荷状態を有する窒素空孔を有するウルツ鉱型GaNを用いて,提案したNNPの予測性能を示した。提案した方式は,すべての電荷状態に対して,全エネルギーと原子力を正確に訓練した。さらに,欠陥構造のフォノンバンド構造と熱力学特性をかなり再現した。本研究の結果に基づいて,提案したスキームは,より複雑な欠陥システムを研究し,新しい半導体応用におけるブレークスルーを導くことを期待する。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

半導体の格子欠陥 , その他の無機化合物の格子欠陥 , 半導体結晶の電子構造

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