3、半导体δ掺杂:从理论到应用的全面解析

半导体δ掺杂:从理论到应用的全面解析

1. 引言

在半导体领域,δ掺杂技术作为一项关键技术,能够精确控制杂质分布,从而显著影响半导体的电学和光学特性。本文将深入探讨δ掺杂半导体中杂质的空间分布,详细介绍相关的实验方法、理论模型以及各种影响因素,旨在为半导体器件的设计和优化提供坚实的理论基础。

2. 评估杂质空间分布的实验方法

为了准确评估δ掺杂半导体中杂质的空间分布,主要采用了两种实验方法:电容 - 电压(CV) profiling和二次离子质谱(SIMS)。在优化条件下,这两种技术的分辨率均小于20 Å,非常适合用于研究杂质的空间分布。具体的实验材料包括Si、Be、C和Zn等杂质,以及GaAs和AlₓGa₁₋ₓAs等化合物半导体材料。大多数材料通过分子束外延(MBE)和气源MBE生长,而Zn掺杂则用于有机金属气相外延(OMVPE)生长的GaAs。

3. 杂质的空间定位

3.1 δ掺杂的定义

δ掺杂半导体中杂质的空间定位程度至关重要。只有当杂质能够在空间上被限制在半导体的一个或几个单层内时,δ掺杂半导体才具有可行性。为了清晰说明,图1展示了两种极端的杂质分布情况:δ掺杂量子阱和均匀掺杂量子阱。均匀掺杂量子阱可以看作是δ掺杂量子阱中杂质扩散的结果,即杂质分布宽度dz增加。

杂质的扩散会对半导体的子带结构和势阱形状产生显著影响。在δ掺杂半导体中,子带能量与n²/³成正比(n为子带索引);而在均匀掺杂量子阱中,子带能量与n成正比,类似于谐振子势。因此,确定半导体仍可被视为δ掺杂的最大杂质扩散宽度成为一个关键问题。

当杂质的扩散宽度远小于基态波函数的空间范围时,掺杂分布可以被视

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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