論文の概要: Deep Learning Accelerated Quantum Transport Simulations in Nanoelectronics: From Break Junctions to Field-Effect Transistors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.08800v1
• Date: Wed, 13 Nov 2024 17:27:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-14 16:09:54.314957
• Title: Deep Learning Accelerated Quantum Transport Simulations in Nanoelectronics: From Break Junctions to Field-Effect Transistors
• Title（参考訳）: ナノエレクトロニクスにおけるDeep Learning Accelerated Quantum Transport Simulations:Break JunctionsからField-Effect Transistorsへ
• Authors: Jijie Zou, Zhanghao Zhouyin, Dongying Lin, Linfeng Zhang, Shimin Hou, Qiangqiang Gu,
• Abstract要約: 本稿では,非平衡グリーン関数 (NEGF) 法と深層学習型強結合ハミルトン (DeePTB) アプローチを組み合わせた一般フレームワークを提案する。 2つの代表的なアプリケーションを通してDeePTB-NEGFフレームワークの機能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.747597014044332
• License:
• Abstract: Quantum transport calculations are essential for understanding and designing nanoelectronic devices, yet the trade-off between accuracy and computational efficiency has long limited their practical applications. We present a general framework that combines the deep learning tight-binding Hamiltonian (DeePTB) approach with the non-equilibrium Green's Function (NEGF) method, enabling efficient quantum transport calculations while maintaining first-principles accuracy. We demonstrate the capabilities of the DeePTB-NEGF framework through two representative applications: comprehensive simulation of break junction systems, where conductance histograms show good agreement with experimental measurements in both metallic contact and single-molecule junction cases; and simulation of carbon nanotube field effect transistors through self-consistent NEGF-Poisson calculations, capturing essential physics including the electrostatic potential and transfer characteristic curves under finite bias conditions. This framework bridges the gap between first-principles accuracy and computational efficiency, providing a powerful tool for high-throughput quantum transport simulations across different scales in nanoelectronics.
• Abstract（参考訳）: 量子輸送計算はナノエレクトロニクス装置の理解と設計に不可欠であるが、精度と計算効率のトレードオフは長年にわたって実用化に制限されてきた。 本稿では,非平衡グリーン関数 (NEGF) 法と深層学習型強結合型ハミルトン (DeePTB) アプローチを組み合わせることで,第一原理精度を維持しつつ,効率的な量子輸送計算を可能にする。 導電率ヒストグラムが金属接触と単分子接合の両方の実験値と良好な一致を示すような断裂接合系の包括的シミュレーションと、自己整合NEGF-Poisson計算によるカーボンナノチューブ電界効果トランジスタのシミュレーションと、有限バイアス条件下での静電ポテンシャルや伝達特性曲線を含む本質的な物理を捉えることによって、DeePTB-NEGFフレームワークの能力を実証する。 この枠組みは第一原理の精度と計算効率のギャップを埋め、ナノエレクトロニクスの様々なスケールにわたる高スループット量子輸送シミュレーションのための強力なツールを提供する。

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