論文の概要: Deep Neural Network for Phonon-Assisted Optical Spectra in Semiconductors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00798v1
• Date: Sun, 02 Feb 2025 13:37:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:21:54.239804
• Title: Deep Neural Network for Phonon-Assisted Optical Spectra in Semiconductors
• Title（参考訳）: 半導体中のフォノン支援光スペクトルのためのディープニューラルネットワーク
• Authors: Qiangqiang Gu, Shishir Kumar Pandey,
• Abstract要約: 本稿では,半導体中のフォノンアシスト光吸収を$ab$$initio$精度で効率的に計算する手法を提案する。 温度依存性の光学吸収スペクトルとSi,GaAsのバンドギャップ再正規化を計算し,その有効性を示す。 その結果, 直接吸収法と間接吸収法の両方を解析し, 実験データと良好な一致を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Phonon-assisted optical absorption in semiconductors is crucial for understanding and optimizing optoelectronic devices, yet its accurate simulation remains a significant challenge in computational materials science. We present an efficient approach that combines deep learning tight-binding (TB) and potential models to efficiently calculate the phonon-assisted optical absorption in semiconductors with $ab$ $initio$ accuracy. Our strategy enables efficient sampling of atomic configurations through molecular dynamics and rapid computation of electronic structure and optical properties from the TB models. We demonstrate its efficacy by calculating the temperature-dependent optical absorption spectra and band gap renormalization of Si and GaAs due to electron-phonon coupling over a temperature range of 100-400 K. Our results show excellent agreement with experimental data, capturing both indirect and direct absorption processes, including subtle features like the Urbach tail. This approach offers a powerful tool for studying complex materials with high accuracy and efficiency, paving the way for high-throughput screening of optoelectronic materials.
• Abstract（参考訳）: 半導体のフォノン支援光吸収は光電子デバイスを理解し最適化するために重要であるが、その正確なシミュレーションは計算材料科学において重要な課題である。 本稿では,半導体中のフォノン支援光吸収を$ab$$$initio$精度で効率的に計算するために,深層学習タイトバインディング(TB)とポテンシャルモデルを組み合わせた効率的なアプローチを提案する。 我々の戦略は分子動力学による原子配置の効率的なサンプリングと、TBモデルからの電子構造と光学特性の迅速な計算を可能にする。 我々は,100-400Kの温度範囲における電子-フォノンカップリングによるSi,GaAsの温度依存性光吸収スペクトルとバンドギャップ再正規化を計算し,その有効性を実証した。 このアプローチは、複雑な物質を高い精度と効率で研究するための強力なツールを提供し、光電子材料の高スループットスクリーニングの道を開く。

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