Using non-homogeneous point process statistics to find multi-species event clusters in an implanted semiconductor
Using non-homogeneous point process statistics to find multi-species event clusters in an implanted semiconductor
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使用非齐次点过程统计来查找注入半导体中的多物种事件簇
DOI：
10.1088/2399-6528/ab6049
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发表时间：
2020
影响因子：
1.2
通讯作者：
Stockbridge K
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Stockbridge K
对于不依赖于位置或时间的均匀过程，事件到第i最近事件的径向距离的泊松分布是众所周知的。在这里，我们研究了非齐次点过程的情况，其中事件概率(因此邻居构型)取决于事件空间中的位置。我们感兴趣的特殊的非均匀场景是为了研究注入的杂质之间的相互作用而向半导体中注入离子。我们基于最近邻距离计算简单星系团的概率，并专门针对量子比特门感兴趣的特定两物种星系团。结果表明，如果两种粒子的注入深度不同，聚集率存在一个极大值，并且存在一个最佳密度分布。
The Poisson distribution of event-to-ith-nearest-event radial distances is well known for homogeneous processes that do not depend on location or time. Here we investigate the case of a nonhomogeneous point process where the event probability (and hence the neighbour configuration) depends on location within the event space. The particular non-homogeneous scenario of interest to us is ion implantation into a semiconductor for the purposes of studying interactions between the implanted impurities. We calculate the probability of a simple cluster based on nearest neighbour distances, and specialise to a particular two-species cluster of interest for qubit gates. We show that if the two species are implanted at different depths there is a maximum in the cluster probability and an optimum density profile.
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