基于电子能量损失谱的二维材料带隙与介电函数的空间分辨表征
材料科学
2022-02-28 v1 高能物理 - 唯象学
摘要
二维（2D）材料的电子性质对低至单层的底层原子排列非常敏感。本文提出一种测定二维材料带隙和复介电函数的新策略，其空间分辨率可达几纳米。该方法基于粒子物理中发展的机器学习技术，并可实现对电子能量损失谱（EELS）谱图的自动处理与解释。将单个谱图按厚度用 -means 聚类分类，然后用于训练零损失峰背景的深度学习模型。作为概念验证，我们评估了 InSe 薄片和多型 WS 纳米花的带隙与介电函数，并将这些电学性质与局部厚度相关联。我们灵活的方法可推广到其他纳米结构材料以及更高维的谱学，并作为开源 EELSfitter 框架的新版本发布。
引用
@article{arxiv.2202.12572,
title = {Spatially-Resolved Band Gap and Dielectric Function in 2D Materials from Electron Energy Loss Spectroscopy},
author = {Abel Brokkelkamp and Jaco ter Hoeve and Isabel Postmes and Sabrya E. van Heijst and Louis Maduro and Albert V. Davydov and Sergiy Krylyuk and Juan Rojo and Sonia Conesa-Boj},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.12572},
year = {2022}
}
备注
52 pages, 15 figures, EELSfitter code and documentation available from https://lhcfitnikhef.github.io/EELSfitter/, matches published version