机器学习辅助重建非均匀应变 MoS₂ 局部电子结构
材料科学
2026-04-01 v1 光学
摘要
皱纹和纳米气泡是集成二维 van der Waals 半导体器件结构中不可避免且必不可少的组成部分。尽管其普遍性不言而喻，但空间非均匀应变与局部电子结构修改之间的定量关联仍具有挑战性。本文将密度泛函理论与循环神经网络相结合，用于从原子力显微镜（AFM）轮廓和拉曼光谱图中推导出的应变图重建单层 MoS₂ 的局部电子结构。分析结果表明，双向弯曲引起的应变在改变电子和介电性质方面的作用显著大于单向弯曲或平面应变。约 0.35% 的双向弯曲应变导致带隙约降低 22%，介电常数约升高 7%，而在可比的单向弯曲条件下，带隙仅降低约 5%，介电常数仅升高约 1%。该修改后的能带结构揭示了在高曲率或应变区域集中电荷的带边态。虽然导电 AFM 测量表明皱纹和纳米气泡处的局部电导率（载流子密度）增加，但模型预测的空间带隙图已通过实验光致发光峰能图进行了验证。结果表明，类似皱纹和纳米气泡这类受应力影响的特征在实际器件中常见，对带隙、载流子分布和介电响应具有影响，这有利于此类系统的电输运。本文所develop的框架可 readily 扩展至其他二维材料和异质结构，为研究和利用应力效应提供了一种计算上高效的方法。
引用
@article{arxiv.2603.29298,
title = {Machine Learning Assisted Reconstruction of Local Electronic Structure of Non-Uniformly Strained MoS2},
author = {Soumyadip Hazra and Sraboni Dey and Arijit Kayal and Narendra Shah and Renjith Nadarajan and Joy Mitra},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.29298},
year = {2026}
}