計算量を従来の1,000分の1以下に削減

<plone.namedfile.file.NamedBlobImage object at 0x7fede453c900 oid 0x12fc8 in <Connection at 7fee2c093eb0>>

2013-12-10

{'items': [{'key': 'term1', 'term': 'シリコンMOS型トランジスター', 'description': {'blocks': [{'key': 'd1i7t', 'text': 'シリコン（半導体）基板の上に酸化膜、金属を形成した電子デバイス。金属に加える電圧により、半導体を流れる電流をオン・オフすることができる。金属（Metal）、酸化物（Oxide）、半導体（Semiconductor）の頭文字を合わせてMOSと呼ばれる。現在使われている集積回路はシリコンMOS型トランジスターが基本となっている。', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}, {'key': 'term2', 'term': '連続体', 'description': {'blocks': [{'key': '3h812', 'text': '半導体は多数の原子から構成されている物質である。従来の半導体デバイスは大きいため、その原子論的な構造を平均化し、空間を連続的に物質が満たしていると考えることができる。このような扱いを連続体モデルと呼ぶ。デバイスがナノメートルのサイズになると原子論的な構造がデバイスの特性に大きな影響を及ぼし、連続体モデルでは説明ができなくなる。', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}, {'key': 'term3', 'term': '量子閉じ込め効果', 'description': {'blocks': [{'key': 'e4ge6', 'text': '量子力学的な粒子である電子を狭い空間に閉じ込めると、ある決まったいくつかの値のエネルギーを持つ電子しか存在できなくなる。このことを量子閉じ込め効果と呼ぶ。電子を閉じ込める空間のサイズが小さくなればなるほど、存在できるエネルギーの種類が限られてくる。そのため、ナノメートルスケールのデバイスでは、あらゆるエネルギーの電子が存在できる大きなデバイスとは大きく異なった特性を示す。', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}, {'key': 'term4', 'term': 'トンネル効果', 'description': {'blocks': [{'key': '2jku2', 'text': '電子が自分のエネルギーより高いエネルギー障壁を通り抜けることができる量子的な効果。電子を古典的な粒子として考えると、電子は自分よりもエネルギーの高い障壁を通り抜けることは不可能だが、量子力学的な波としての電子はどんな高い障壁でも通り抜ける確率がゼロではなく、そのポテンシャル障壁が薄いほどより高い確率で通り抜けることができる。MOS型トランジスターでは、ポテンシャル障壁の高さにより、電流をオン・オフしているが、ナノメートルサイズのデバイスでは、ポテンシャル障壁を高くしてオフにしたつもりでも、トンネル効果で電子が障壁を通り抜けてしまい、電流が流れてしまうことが問題となる。', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}, {'key': 'term5', 'term': 'R行列非平衡グリーン関数法', 'description': {'blocks': [{'key': 'c3rj', 'text': 'デバイスシミュレーションを行うためには、電子の流れを記述する輸送方程式を仮定する必要がある。非平衡グリーン関数法は、最も広く用いられている量子力学に基づく輸送方程式の1つである。原子論的な計算では、デバイスに含まれる原子の個数が多いため、デバイス全体を一度に計算すると多くの時間が必要になる。R行列非平衡グリーン関数法では、一個一個の原子に関する計算を順に行い、デバイス全体の計算をするＲ行列アルゴリズムにより高速化を図っている。', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}]}

['eng']

['森伸也', 'ミリニコフ・ゲナディ']