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https://hdl.handle.net/20.500.14094/90008995
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2024-04-25
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90008995 (fulltext)
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1.52 MB
25
メタデータ
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メタデータID
90008995
アクセス権
open access
出版タイプ
Version of Record
タイトル
An interface trap charge model for simulation of graphene-based synaptic field effect transistors
著者
著者名
Oshio, Reon
著者ID
A0955
研究者ID
1000020432560
KUID
https://kuid-rm-web.ofc.kobe-u.ac.jp/search/detail?systemId=a471ba83914da982520e17560c007669
著者名
Souma, Satofumi
相馬, 聡文
ソウマ, サトフミ
所属機関名
工学研究科
収録物名
Journal of Applied Physics
巻(号)
131(2)
ページ
024301
出版者
AIP Publishing
刊行日
2022-01-14
公開日
2023-02-01
抄録
We propose a compact computational method based on the capacitance model for the efficient design of graphene-based synaptic field effect transistors (FETs), in which the hysteresis of conduction characteristics due to the channel–gate interface trap is used as synaptic plasticity. Using our method to calculate the conduction properties of graphene and armchair graphene nanoribbon (AGNR) superlattice FETs, it is shown that the AGNR can achieve an efficient conductance change rate Δ??, which is approximately 7.4 times that of graphene. It was also found that Δ?? was the greatest when the gate oxide thickness was around 2–3 nm, which is near the limit of miniaturization. These results suggest that the proposed synaptic FETs are a promising approach to realize large scale integration chips for biological timescale computation.
カテゴリ
工学研究科
学術雑誌論文
権利
This article may be downloaded for personal use only. Any other use requires prior permission of the author and AIP Publishing. This article appeared in Journal of Applied Physics 131, 024301 (2022) and may be found at at https://doi.org/10.1063/5.0059066
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資源タイプ
journal article
言語
English (英語)
ISSN
0021-8979
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eISSN
1089-7550
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NCID
AA00693547
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DOI
https://doi.org/10.1063/5.0059066
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