基于神经网络的纳米MOSFET反型层载流子密度量子更正

摘要

文章提出了基于Levenberg-MarquardtBP神经网络的MOSFET反型层载流子密度量子更正模型,对于较大氧化层厚度范围、Si层厚度范围、栅压范围和掺杂浓度范围的单栅以及双栅MOSFET,Si反型层各点的载流子量子密度都可以通过经典载流子密度进行快速预测,预测结果与Schrodinger-Poisson方程的平均相对误差不超过5%。