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微机械硅静电Chuck
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用于未来太空重力任务的混合静电原子加速度计
1 DPHY，ONERA，巴黎萨克雷大学，Chemin de la Hunière-BP80100，F-91123 Palaiseau，法国； bruno.christophe@onera.fr （BC）; vincent.lebat@onera.fr （VL）; emilie.hardy@onera.fr（EH）; phuong-anh.huynh@onera.fr (P.-AH)； noemie.marquet@onera.fr（新墨西哥州）; cedric.blanchard@onera.fr （CB）; yannick.bidel@onera.fr （YB）; alexandre.bresson@onera.fr （AB）2 慕尼黑工业大学天文学和物理大地测量学老师，Arcisstraße 21，80333 慕尼黑，德国； petro.abrykosov@tum.de （PA）; thomas.gruber@tum.de （TG）; roland.pail@tum.de （RP）3 欧洲空间局，Keplerlaan 1，PO Box 299，2200 AG Noordwijk，荷兰； ilias.daras@esa.int 4 欧洲空间局 ESA 的 RHEA，Keplerlaan 1, PO Box 299, 2200 AG Noordwijk，荷兰； olivier.carraz@esa.int * 通讯地址：nassim.zahzam@onera.fr
静电掺杂的概念及相关装置
静电掺杂旨在用超薄 MOS 结构中栅极诱导的自由电子/空穴电荷取代施主/受主掺杂剂种类。高掺杂的 N + /P + 端子和虚拟 PN 结可以在未掺杂层中模拟，从而促进具有丰富功能的创新可重构设备。其独特优点是载流子浓度和极性（即静电掺杂）可通过栅极偏置进行调整。在介绍基础知识之后，我们将回顾采用新兴或成熟技术（纳米线、纳米管、2D 材料、FD-SOI）制造的静电掺杂设备系列。通过强调与传统物理二极管的区别，讨论了 Hocus Pocus 二极管的多个方面。静电掺杂产生了许多具有出色记忆性和锐切换能力的频带调制设备。详细描述了其概念、内在机制和典型应用。
自洽量子静电学
静电能通常是量子纳米电子系统中最大的能量尺度。然而，在理论工作或数值模拟中，静电场也经常被视为外部势能，这可能会导致错误的物理图像。开发能够正确处理静电及其与量子力学相互作用的数值工具对于理解半导体或石墨烯等材料中的量子器件至关重要。本论文致力于自洽量子静电问题。这个问题（也称为泊松-薛定谔）在状态密度随能量快速变化的情况下非常困难。在低温下，这些波动使问题高度非线性，从而使迭代方案非常不稳定。在本论文中，我们提出了一种稳定的算法，可以以可控的精度为该问题提供解决方案。该技术本质上是收敛的，包括在高度非线性的范围内。因此，它为量子纳米电子器件的传输特性的预测建模提供了可行的途径。我们通过计算量子点接触几何的微分电导来说明我们的方法。我们还重新讨论了整数量子霍尔区域中可压缩和不可压缩条纹的问题。我们的计算表明，在中等磁场中存在一种新的“混合”相，它将低场相与高场条纹分开。在第二部分中，我们构建了一个理论来描述可以在二维电子气体中激发的集体激发（等离子体）的传播。我们的理论在一维上简化为 Luttinger 液体，可以直接与微观量子静电问题联系起来，使我们能够做出不受任何自由参数影响的预测。我们讨论了最近在格勒诺布尔进行的实验，旨在展示电子飞行量子比特。我们发现我们的理论与实验数据在数量上一致。
在原子薄的异质结构中的静电陷阱中受控的层间激子电离
原子上薄的半导体异质结构提供了一个二维（2D）设备平台，用于产生高密度的冷，可控制的激子。中间层激元（IES），绑定的电子和孔定位于分开的2D量子井层，具有永久的平面外偶极矩和长寿命，从而可以根据需要调整其空间分布。在这里，我们采用静电门来捕获并控制它们的密度。通过电气调节IE鲜明的偏移，可以实现2×10 12 cm-2以上的电子孔对浓度。在此高IE密度下，我们观察到指示了指示IE离子化过渡的线宽扩大，而与陷阱深度无关。该失控的阈值在低温下保持恒定，但增加了20 K，与退化IE气体的量子解离一致。我们在可调静电陷阱中对IE离子化的演示代表了朝着实现固态光电设备中偶极激子冷凝物实现的重要步骤。
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我们在这项工作中提出了EMLE-GENTENCEP（https://github.com/chemle/emle-engine） - 用于混合机器学习潜力/分子力学（ML/MM）动力学的新机器学习嵌入方案的实施。该软件包是基于一种嵌入方案，该方案使用基于物理的电子密度模型和诱导模型，并具有少数可调参数，这些参数衍生在要嵌入的子系统的真空属性中。该方案完全独立于真空电位，仅需要机器学习子系统原子的位置以及分子力学环境的位置和部分电荷。这些特征允许现有QM/mm软件中使用EMLE引擎。我们证明实施的静电机学习嵌入方案（命名EMLE）在增强的采样分子动力学模拟中是稳定的。通过计算水中丙氨酸二肽的自由能表面，具有两个不同的ML真空电位和三个嵌入模型的ML选项，我们测试了EMLE的性能。与参考DFT/MM表面相比，EMLE嵌入显然优于基于固定部分电荷的MM。与MM嵌入相比，EMLE模型引入的电子密度的配置依赖性以及EMLE模型引入的感应能量的包含导致自由能表面的平均误差的系统降低。通过在实用的ML/MM模拟中启用EMLE嵌入的使用，EMLE-Enline将使能够准确建模系统和过程，这些系统和过程在ML子系统和/或交互环境的电荷分布中具有显着变化。
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我们在这项工作中介绍了Emle-Engine软件包 - 用于混合机器学习潜力 /分子力学（ML / MM）动力学模拟的新机器学习嵌入方案的实施。该软件包是基于一种嵌入方案，该方案使用基于物理的电子密度模型和诱导模型，并具有少数可调参数，这些参数衍生在要嵌入的子系统的真空属性中。该方案完全独立于真空电位，仅需要机器学习子系统原子的位置以及分子力学环境的位置和部分电荷。这些特征允许现有QM/mm软件中使用EMLE引擎。我们证明实施的静电机学习嵌入方案（命名EMLE）在增强的采样分子动力学模拟中是稳定的。通过计算水中丙氨酸二肽的自由能表面，具有两个不同的ML真空电位和两个嵌入模型的ML选项，我们测试了EMLE的影响。与参考DFT/MM表面相比，EMLE嵌入显然优于基于固定部分电荷的MM。与MM嵌入相比，通过电子密度的构型依赖性和感应能量的包含，通过电子密度的构型依赖性和感应能量的包含来导致自由能表面平均和最大误差的系统降低。
静电驱动 MEMS 悬臂梁建模
顾名思义，悬臂梁 MEMS 开关是一种由机械位移控制的电开关。它由两个主要部分组成：底座和悬臂梁（图 1）[1]。悬臂梁由导电材料制成（或其一部分，取决于设计），通常是铝。底座上沉积有一层导电材料层。在设备的这两个导电部分之间施加电压后，形成一个有限平行板电容器 [2, 3]，由于电容器板之间的静电吸引力 [4, 5]，悬臂梁开始向底座弯曲。悬臂梁以弹性反作用力 [6] 作出反应，并在两个力抵消的位置停止。在某个电压（驱动电压）[7–10] 下，力之间的平衡变得不稳定，悬臂梁在底座上坍塌 [11]，从而建立电容器板之间的接触并闭合电路。在该模型中，认为下电极上没有沉积介电层（因此极化电荷可以忽略不计 [12]）。新的理论模型考虑了有限平行板电容器中的边缘效应。将理论上获得的驱动电压与计算机模拟的 MEMS 设备驱动电压进行了比较。
静电梳状驱动微镜的集成电容传感方法
本文开发了一种基于机电调幅的实时电容传感方案，用于检测单轴静电梳状驱动微镜的扫描角度和相位，以实现闭环控制。该方案将一个叠加了高频载波信号的正弦波电压信号施加到微镜的共用梳状驱动器上，用于传感和驱动。对驱动/传感电路在频域和时域进行了全面分析，以消除馈通并最小化信号失真。实验结果表明，使用2.5 V pp 和1 MHz 的载波信号，微镜扫描角度的测量精度达到0.15 ◦，时间延迟可控制在0.47 μs 以内。为了更好地理解微镜的扫描稳定性，还研究了温度变化对微镜相位响应的影响。当温度从 25 ◦ C 变为 35 ◦ C 时，以 3840 Hz 驱动的微镜的测量时间延迟从 0 变为 2.4 μ s。所提出的电容式传感方案可用于同时有效测量静电梳状驱动 MEMS 镜的角位置和相位，而无需添加任何外部元件。