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如果能依靠器件特性来计算所需衬底,岂不是说,也能以taee的数据,来反推最适合的衬底?
或许,还有比碲化铋更合适的衬底!
即便只得到粗略取值的结果,也可以根据结果对于涵盖范围的衬底材料做研究,到时候,想法和方向就很多了。
当然,一切的前提是模型正确。
张明浩讲了四十分钟,停了下喝了口水,就继续说起了参数问题。
“大家能注意到,每一个参数都是表达式或范围值。”
“我所做的参数表达,是根据所能拿到的公开实验数据分析推导出来的,所以有更多、更完善的数据,参数范围就会进一步缩小,也会变得更准确。”
“高阶偏微分方程组,求解也不是问题。”
“有整个推导过程,数值计算要精准的多,可以对方程组进行拆分,并逐点的进行计算……”
张明浩说完‘模型参数’,又简单说了一下求解问题。
高阶偏微分方程组的求解是个大问题,但因为有整个推导过程,再加上确定解组是线性的,就可以拆分方程组来计算。
他说的简单,其他人却只能理解个大概,因为关键是‘推导过程’。
推导过程关系到研发的根本,是研究的最高机密,当然不能详细说了。
李嘉鑫三人更关注的是结论。
能完善,才最重要!
李嘉鑫忍不住开口问道,“有足够的数据支持,参数范围能缩小,也就是说模型能继续完善?”
“当然!”
张明浩回答的非常肯定,“不止能完善,有些参数还可以计算出偏差极小的数值,但前提是有大量数据填充。”
他说完话音一转,继续道,“这是个非常实际的模型,直接关联半导体器件和衬底,每一个参数取值都是计算出来的。”
;“数据量大,也就意味着运算量大,至少需要用到大型计算机。”
“如果单纯只是运算量大还好,但因为牵扯到底层数据变动,牵扯到渐进值问题,还要和原来的数据做对比分析,就需要人工进行分析研究……”
“所耗费的人力、精力也很大……”
“耗时耗力……”
张明浩连续说了一大通,基本都是在说参数修正的难点。
计算量庞大,需要不断使用大型计算机。
分析困难,需要高素质人才做专业的计算研究。
另外,好多的分析计算还是无用功,就需要耗费更多的时间、经历。
会议室的人也都听明白了。
这个研究就像是在纸面上圈定一个极小的范围,然后在纸上随机划线。
当某一条线通过划定的范围,就能够让范围继续缩小,可当范围变得更小,随机划线通过范围的几率也变小。
划线本身,也是不容易的事情。
所以参数范围缩小,也就是模型的完善是个极其耗时耗力的工作。
讲解结束,张明浩走下了讲台。
王长江站起来,拉着张明浩坐在了李嘉鑫旁边,随后三人连续问了起来。
他们还是关注模型完善问题。
一个是有足够多数据填充下,参数范围具体能缩小到什么地步。
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