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Approche du potentiel effectif pour la simulation Monte-Carlo du transport électronique avec effets de quantification dans les dispositifs MOSFETs

Le transistor MOSFET atteint aujourd'hui des dimensions nanométriques pour lesquelles les effets quantiques ne peuvent plus être négligés. Il convient donc de développer des modèles qui, tout en décrivant précisément les phénomènes physiques du transport électronique, rendent compte de l'impact de ces effets sur les performances des transistors nanométriques. Dans ce contexte, ce travail porte sur l'introduction des effets de quantification dans un code Monte-Carlo semi-classique pour la simulation du transport électronique dans les dispositifs MOSFETs. Pour cela, l'utilisation d'un potentiel de correction quantique s'avère judicieuse puisque cette correction s'applique à différentes architectures de transistor sans augmentation considérable du temps de calcul. Tout d'abord, nous évaluons et identifions les limites de la correction par le potentiel effectif usuel. Cette analyse nous conduit à proposer une formulation originale de potentiel effectif s'appuyant sur l'amélioration de la représentation du paquet d'ondes de l'électron. Nous montrons qu'en l'absence de champ électromoteur dans la direction du transport, cette formulation permet une description réaliste des effets de confinement quantique pour des architectures MOSFETs à double ou simple grille, sur substrat SOI et sur silicium massif. Des comparaisons avec des simulations Monte-Carlo semi-classiques mettent en évidence l'impact de ces effets sur le transport électronique dans un transistor MOSFET à double-grille de taille nanométrique. Enfin, notre formulation originale de potentiel de correction quantique est validée par l'obtention de résultats analogues à ceux d'un couplage Monte-Carlo Schrödinger.

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00165490
Date26 October 2006
CreatorsJaud, Marie-Anne
PublisherUniversité Paris Sud - Paris XI
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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