Реферат: «Применение matlab для моделирования физических процессов»
Название: «Применение matlab для моделирования физических процессов» Раздел: Остальные рефераты Тип: реферат | |||||||||||||||||||||||||
БЕЛОРУССКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ Выпускная работа по Магистрант кафедры радиофизики Стамбакио Егор Руководители: профессор Борздов Владимир Михайлович старший преподаватель Кожич Павел Павлович Минск – 2009 г. ОглавлениеРеферат на тему «Применение MATLAB для моделирования физических процессов» 4 Глава 1. Моделирование физических процессов. 4 1.1. Моделирование процессов переноса электронов в полупроводниках. 4 Тестовые вопросы по основам информационных технологий. 14 Презентация магистерской работы. 15 Список литературы к выпускной работе. 16 Приложение 1. Презентация магистерской диссертации. 17 Список обозначенийИС – интегральная схема БИС – большая интегральная схема СБИС – супербольшая интегральная схема ЭВМ – электронная вычислительная машина СВЧ – сверхвысокие частоты Реферат на тему «Применение MATLAB для моделирования физических процессов»Одним из важнейших этапов создания интегральных схем с субмикронными и нанометровыми размерами является физико-топологическое моделирование активных элементов интегральных схем. При этом при построении моделей, которые адекватно описывают процессы переноса носителей заряда в проводящих каналах очень малых (субмикронных) размеров, нужно учитывать влияние на дрейф носителей заряда специфических эффектов. Это связано, прежде всего, с созданием ультрабольших интегральных схем и полупроводниковых приборных структур с низкоразмерным электронным газом, изготавливаемых по промышленным технологиям. Основными особенностями численного моделирования переноса электронов в упомянутых выше структурах является необходимость учета квантовой природы носителей заряда. Несмотря на то, что в настоящее время основная масса дискретных полупроводниковых приборов и интегральных схем (ИС , БИС, СБИС) изготавливается на основе кремния (Si), большое количество научных исследований и публикаций в области полупроводников и полупроводниковых приборов посвящено исследованию арсенид галлиевых (GaAs) соединений. Это обстоятельство связано, во-первых с тем, что приборы на основе GaAs являются гораздо более быстродействующими, особенно при малых размерах образцов, и во-вторых, на основе этих соединений имеется возможность создавать квантоворазмерные полупроводниковые структуры, которые обладают, в принципе, еще более высоким быстродействием. Приборы и интегральные схемы на GaAs служат элементной базой для сверхскоростной и СВЧ - электроники. Для дальнейшего усовершенствования таких приборов и улучшения их характеристик необходимо проведение большого объема как теоретических, так и экспериментальных исследований. Хорошо известно, что численное моделирование позволяет сократить материальные затраты связанные с этим. В то же время многие из существующих и хорошо разработанных методов численного моделирования не могут быть использованы непосредственно для расчета электрофизических свойств квантоворазмерных структур и приборов. Глава 1. Моделирование физических процессов. 1.1. Моделирование процессов переноса электронов в полупроводникахМоделирование процессов переноса в полупроводниках методом Монте-Карло Анализ зарубежных и отечественных литературных источников показал, что одним из наиболее перспективных в методов моделирования переноса электронов в полупроводниках является метод Монте-Карло. В настоящей работе при построении численной модели переноса электронов в нелегированном GaAs в сильных электрических полях использован многочастичный метод Монте-Карло. Целью работы является разработка модели переноса электронов в нелегированном GaAs в сильных электрических полях, разработка соответствующего алгоритма и реализующей его программы для расчета кинетических параметров, характеризующих перенос, и проведение вычислительного эксперимента по расчету дрейфовой скорости электронов в нелегированном GaAs в сильных электрических полях многочастичным методом Монте-Карло. Для достижения цели необходимо было решить следующие задачи: 1. Сделать обзор доступных литературных источников по теме моделирования многочастичным методом Монте-Карло процессов переноса носителей заряда в полупроводниках, в частности в арсениде галлия (GaAs). 2. Разработать модель переноса электронов в нелегированном GaAs в сильных электрических полях на основе многочастичного метода Монте-Карло. 3. Разработать алгоритм и соответствующую программу для расчета кинетических параметров, характеризующих перенос. 4. Рассчитать частоты рассеяния для всех основных механизмов рассеяния электронов в GaAs в сильных электрических полях. В данной модели были учтены следующие механизмы рассеяния: рассеяние на акустических и оптических фононах, междолинное рассеяние и внутридолинное рассеяние 5. Показать адекватность разработанной модели и ее программной реализации 6. Провести вычислительный эксперимент по расчету дрейфовой скорости электронов в нелегированном GaAs в сильных электрических полях в интервале 0 ÷ 5 кВ/см в интервале температур 77 ÷ 300K. Метод Монте-Карло позволяет проводить моделирование различных физических процессов на микроскопическом уровне до тех пор, пока характеристические размеры области моделирования значительно превышают длины волн де-Бройля носителей заряда. В противном случае, для моделирования процесса переноса частиц в квантоворазмерных полупроводниковых средах, должны использоваться специальные квантово-механические методы. В то же время, как и при моделировании переноса носителей заряда в объемных полупроводниковых структурах, рассматриваемый метод можно применять и к квантоворазмерным структурам с 2D- и 1D-электронным газом, поскольку в этом случае существуют направления, вдоль которых движение частиц остается свободным. Эти обстоятельства делают метод Монте-Карло одним из наиболее перспективных подходов к моделированию электрофизических свойств квантовых слоев, проволок и ряда других структур наноэлектроники. При реализации метода Монте-Карло могут применяться два подхода: одночастичный и многочастичный. В первом из этих подходов рассматривается движение одной частицы, а во втором — движение ансамбля частиц. Использование этих двух подходов обусловлено, в первую очередь, необходимостью решения стационарных и нестационарных задач. При исследовании стационарных процессов можно, опираясь на эргодическую теорему, заменить ансамбль частиц одной частицей, достаточно долго следить за ее движением во времени и на основании этого вычислить все необходимые средние по времени кинетические параметры, характеризующие данный стационарный перенос. Преимущество такого подхода состоит в относительно простой программной реализации и достаточно низких требованиях к ресурсам ЭВМ. Задачи, требующие использования многочастичного подхода, возникают в ряде практически важных случаев. Во-первых, при изучении нестационарных процессов. Во-вторых, при моделировании процессов, где важно непосредственное взаимодействие между частицами. Чаще всего применяют разновидность многочастичного метода Монте-Карло, названную методом частиц. Суть этого метода заключается в том, что при расчете электрических полей в приборе все количество электронов в нем заменяется ансамблем порядка так называемых крупных частиц таким образом, чтобы их суммарный заряд был равен суммарному заряду электронов в моделируемой области, что позволяет учесть влияние пространственного распределения носителей заряда на электрическое поле в приборе. В то же время, при моделировании свободного пробега и рассеяния частица рассматривается как обычный электрон. Итак, под задачами, требующими применение многочастичного метода Монте-Карло, понимаются такие случаи, где необходимо знать среднее по ансамблю в каждый из определенных моментов времени. А под задачами, решаемыми одночастичным методом — такие, где достаточно проследить движение одной частицы, и провести усреднение по времени. На основании этого можно сделать вывод о том, что время является важнейшей переменной в каждом из рассмотренных методов моделирования, так как его необходимо фиксировать, как при вычислении среднего по времени в одночастичных задачах, так и при определении состояния ансамбля частиц в любой момент времени при многочастичном моделировании. 1.2. Преимущества использования MATLAB для разработки программ моделирования процессов переноса частиц в полупроводникахИспользование программного комплекса MATLAB для реализации алгоритмов моделирования процессов переноса Система MATLAB (сокращение от MATrix LABoratory - МАТричная Лаборатория) разработана фирмой The MathWorks, Inc. (США, г.Нейтик, шт. Массачусетс) и является интерактивной системой для выполнения инженерных и научных расчетов, которая ориентирована на работу с массивами данных. Система использует математический сопроцессор и допускает обращения к программам, написанным на языках Fortran, C и C++. Наиболее известные области применения системы MATLAB: • математика и вычисления; • разработка алгоритмов; • вычислительный эксперимент, имитационное моделирование; • анализ данных, исследование и визуализация результатов; • научная и инженерная графика; • разработка приложений, включая графический интерфейс пользователя. MATLAB – это интерактивная система, основным объектом которой является массив, для которого не требуется указывать размерность явно. Это позволяет решать многие вычислительные задачи, связанные с векторно-матричными формулировками, существенно сокращая время, необходимое для программирования на скалярных языках типа Fortran или C. Будучи ориентированной на работу с реальными данными, эта система выполняет все вычисления в арифметике с плавающей точкой, в отличие от систем компьютерной алгебры REDUCE, MACSYMA, DERIVE, Maple, Mathematica, Theorist, где преобладает целочисленное представление и символьная обработка данных. Система MATLAB – это одновременно и операционная среда и язык программирования. Одна из наиболее сильных сторон системы состоит в том, что на языке MATLAB могут быть написаны программы для многократного использования. Пользователь может сам написать специализированные функции и программы, которые оформляются в виде М-файлов. По мере увеличения количества созданных программ возникают проблемы их классификации и тогда можно попытаться собрать родственные функции в специальные папки. Это приводит к концепции пакетов прикладных программ (Application Toolboxes или просто Toolboxes), которые представляют собой коллекции М-файлов для решения определенной задачи или проблемы. В действительности Toolboxes – это нечто большое, чем просто набор полезных функ-ций; часто это результат работы многих исследователей по всему миру, которые объеди- няются в группы по самым различным интересам, начиная от нейтронных сетей, дифференциальных уравнений в частных производных, сплайн-аппроксимации, статистики и размытых множеств до проектирования робастных систем управления, теории сигналов, идентификации, а также моделирования линейных и нелинейных динамических систем с помощью исключительно эффективного пакета SIMULINK. Именно поэтому пакеты прикладных программ MATLAB Application Toolboxes, входящие в состав семейства продуктов MATLAB, позволяют находиться на уровне самых современных мировых достижений в разных областях науки и техники. Решающим критерием выбора системы MATLAB стали следующие факторы: оптимизированная для целей моделирования физических процессов структура данных, простота и высокая скорость обработки собранной статистической информации, большое разнообразие способов построения различных графиков и зависимостей из собранных статистических данных, простота и интуитивный интерфейс и программный язык. Таким образом в работе можно было проводить множество экспериментов, не отвлекаясь на сложности реализации расчетов. Программный комплекс MATLAB является одним из лучших современных решений для организации математического моделирования физических процессов, в частности моделирования процессов переноса электронов в полупроводниках, а также проведения вычислительных экспериментов с собранными статистическими данными. Структура данных и оптимизированные вычислительные алгоритмы позволяют оперировать сложными формулами, не приводя данные к каким-либо типам данных, что дает возможность исследователю не отвлекаться от физической сути эксперимента, переложив работу по расчету, сбору статистических данных и их обработке на данный программный комплекс. 2. Жевняк О.Г. Моделирование методом Монте-Карло электронного переноса в n-канале кремниевого субмикронного МОП-полевого транзистора. Диссертация на соискание уч. степ. канд. физ.-мат. наук по специальности 01.04.04. Минск, 1996. 3. Хокни Р., Иствуд Дж. Численное моделирование методом частиц. – М.: «Мир», 1987. 4. Борздов В. М., Жевняк О. Г., Комаров Ф. Ф., Галенчик В. О. Моделирование методом Монте-Карло приборных структур интегральной электроники. Минск: БГУ 2007. 5. http://mathworks.com Предметный указатель.ЭСО, 4, 7 ОЭИ, 5 ЭИ, 7 АОС, 6 ИОС, 6, 7, 10 Интернет ресурсы.1) http://www.research.ibm.com/DAMOCLES/ - разработка алгоритмов и программ по моделированию переноса электронов в полупроводниках; 2) http://gss-tcad.sourceforge.net/ - графические методы моделирования различных физических свойств полупроводников; 3) http://jas.eng.buffalo.edu/ – полезные программы для тестирования собственных алгоритмов моделирования процессов переноса; 4) http://www.siborg.ca/descrip.html - программа моделирования свойств полупроводников при различных внешних условиях и воздействиях. Личный сайтhttp://estamb.narod.ru/ - личный сайт магистранта кафедры радиофизики Стамбакио Егора Сергеевича. Граф научных интересов.магистранта Стамбакио Е. С., факультет радиофизики и электроники. Специальность диссертации: физическая электроника.
Тестовые вопросы по основам информационных технологий.Вопрос №1 <question type="close" id="058"> <text>Виды моделирования физических процессов </text> <answers type="request"> <answer id="1" right="0"> математическое моделирование</answer> <answer id="2" right="0"> компьютерное моделирование</answer> <answer id="3" right="0"> статистическое моделирование</answer> <answer id="4" right="1">все верно</answer> </answers> </question> Вопрос №2 <question type="close" id="558"> <text> CSS стили</text> <answers type="request"> <answer id="1" right="0"> загружаются дольше чем HTML</answer> <answer id="2" right="0"> не поддерживаются IE 6.0</answer> <answer id="3" right="1"> могут выноситься в отдельный файл</answer> <answer id="4" right="0"> обязательны в любом HTML документе</answer> </answers> </question> Презентация магистерской работы .presentation.ppt – презентация магистерской работы Список литературы к выпускной работе.1. Свиридова М.Ю. Текстовый редактор WORD // Academia, 2007. 2. Несен А.В. Microsoft Word 2007: от новичка к профессионалу // Солон, 2007. Приложение 1. Презентация магистерской диссертации.
|