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J-GLOBAL ID：202202277092045143   整理番号：22A1050954

座屈III-V単層における電子およびスピン特性の深い移動学習相関研究【JST・京大機械翻訳】

Deep transfer learning correlation study of electronic and spin properties in buckled III-V monolayers

著者 (3件)： Kokabi Alireza (Department of Electrical Engineering, Hamedan University of Technology, Hamedan, Iran) ,  Bahramy Mohammadreza (Department of Electrical Engineering, Hamedan University of Technology, Hamedan, Iran) ,  Babaee Touski Shoeib (Department of Electrical Engineering, Hamedan University of Technology, Hamedan, Iran)
資料名： Physica E: Low-Dimensional Systems and Nanostructures  (Physica E: Low-Dimensional Systems and Nanostructures)
巻： 140  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1066A  ISSN： 1386-9477  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 移動学習ネットワークアプローチを用いた座屈III-V単分子層の電子とスピン特性の相関研究を行った。このようなアプローチに基づくバンドエンジニアリングを,スピン-軌道結合のないバンドギャップのターゲットパラメータおよびスピン-軌道結合,原子価および伝導バンドのいずれかのK点におけるスピン分裂,および価電子帯におけるΓ点におけるバンド分裂に適用した。また,グループIIIとV原子数の対応する原子質量との幾つかの特殊な非線形組合せが,III-V単分子層の前述のバンドエンジニアリングパラメータを正確に記述できることが分かった。この点に関して,原子数と原子質量の関数として非線形ディスクリプタ関係を各パラメータに対して報告した。他の化合物からのEg,WOSの最大デカップリングをInN,BSbおよびGaNに対して観察した。このパラメータに対して,重い化合物は他のものとより相関する傾向がある。EgWSでは同様のパターンが観察されたが,重い化合物の相関はより明白であった。さらに,より多くの化合物はEgWSに対する識別挙動を示した。さらに,III-V化合物間の最大相関パラメータは価電子帯分裂であった。重い化合物では,原子価と伝導スピン分裂は,バンドエンジニアリング予測とDFT計算の間の明白な識別を示した。興味深いことに,AlSbに対して,伝導バンドスピン分裂に対する明確な独立挙動も報告した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *学習 ,  ネットワーク ,  単分子層 ,  原子価 ,  伝導バンド ,  デカップリング ,  *スピン ,  価電子バンド ,  窒化ガリウム ,  密度汎関数法 ,  バンドギャップ ,  統制索引語
準シソーラス用語： スピン分裂 ,  電子物性 ,  原子数 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： III-V単層 ,  深層転送ネットワーク ,  スピンと電子物性

分類 (1件)： 半導体結晶の電子構造  (BM02060N)

タイトルに関連する用語 (7件)： 座屈 ,  単層 ,  電子 ,  スピン ,  学習 ,  相関 ,  研究