晶体宿主中高掺杂杂质带的结构
摘要：通过Jacobi-Davidson算法和监督式深度学习方法，我们研究了高度掺杂的非磁性半导体中杂质带的性质。无序平均的逆参与度(IPR)和思考数计算向我们展示了杂质带内部的丰富结构。一个被训练成能够高精度区分安德森模型的扩展/局部化相的卷积神经网络(CNN)模型，与传统方法给出的结果显示出良好的一致性。总的来说，我们发现在特定的原位杂质势下，杂质带中存在三个迁移边界，这意味着填充杂质带时存在扩展态。
作者：Hongwei Chen and Zi-Xiang Hu
论文ID：2301.06682
分类：Disordered Systems and Neural Networks
分类简称：cond-mat.dis-nn
提交时间：2023-01-18