香港城市大学张文军教授来我院做学术报告

本刊讯：2009年8月28日,应甘肃省科学院传感技术研究所邀请,国际超硬膜领域著名学者、香港城市大学教授张文军前来该所做了题为“纳米硅线的表面掺杂”的学术报告,并根据传感技术研究所的研究方向,提出可以通过表面改性调整硅纳米线的电学性能,无论原来基质硅材料是P型还是N型,所获硅纳米线均为P型半导体,而氧化锌可以在P型和N型半导体间转换,张教授还运用一种全新的理论来解释了这一现象。张教授的报告紧密联系国际学科前沿,     

用10.6μm红外激光辐照在硅中掺入铝和锑制备大面积p-n结的研究

用脉冲高能红外激光(波长10.6μm),在N型和P型单晶硅中分别掺入铝和锑,制备了最大面积可达φ20mm的p-n结.激光掺杂存在一个阈值能量密度.掺杂浓度和深度的分布与预热温度和杂质镀层厚度有关.并对p-n结的伏安特性,扩散层薄层电阻和光生电压进行了测试.     

氨的局部结构的分子动力学模拟研究

运用分子动力学模拟方法,以统计径向分布函数来研究氨在较宽温度和压力范围的局部结构．采用Andersen和Berendsen两种不同的控温方式得到的氨的径向分布函数基本一致．氨的径向分布函数受温度的影响比受压力的影响更明显．低温时,从氨的N—H径向分布函数观察到很弱的氢键峰．     

扫描光荧光表征半导体材料特性

报道了一个自制的采用计算机控制的自动光荧光(PL)扫描系统.该系统可用于形貌半导体晶片或外延层的PL强度分布,尺寸可大到3英寸,样品可以是Si,GaAs,InP等.它可以用来探测材料中的缺陷及浅能级杂质,显示其分布.PL对于杂质识别和缺陷分布的形貌特别灵敏.文中列举和讨论了用本PL扫描系统对Si和GaAs所获得的一些光谱和形貌的信息.实验证明该系统可用作为一个简单、无接触然而却是灵敏的表征手段,可用于评估半导体基片近表面层的均匀性,也适用于器件表征.     

基于超高斯函数的光纤耦合半导体激光器输出光束横向光强分布研究

本研究基于超高斯分布的数学模型,对光纤耦合半导体激光器在泵浦功率为5～50 W时的输出光束的横向光强分布进行研究。采用CCD型光斑分析仪对试验进行测量,同时借助数据分析软件将采集到的试验数据与超高斯函数进行拟合对比分析。试验结果显示,当泵浦功率小于5 W时,光强分布曲线与k为1的高斯型分布曲线相吻合;当泵浦功率大于10 W时,光强分布曲线与k为1.5的超高斯分布曲线相吻合。试验证明,用超高斯分布模型来描述光纤耦合半导体激光器在实际运行中大功率泵浦光的光强分布,比高斯分布模型更符合实际的光强分布。     

B-N共掺p型ZnO薄膜的制备及性质研究

利用射频磁控溅射技术用N2和02作为溅射气体在石英沉底上制备了B-N共掺的P型ZnO薄膜．Hall测量结果表明,室温电阻率、载流子浓度、迁移率分别为2．3D．cm,1．2×10^17cm^-3,11cm^2／Vs．制备了ZnO基同质p-n结,研究了它们的I—V特性．探讨了B—N共掺的P型ZnO薄膜低温光致发光的微观机制．同时阐明了B—N共掺的P型ZnO薄膜的导电机制．     

关于P叶α型λ-Bazilevich函数的性质

引进P叶α型λ—Bazilevich函数族,讨论族中函数的从属关系,函数族的包含关系并得到准确界的实部不等式,偏差定理和系数不等式。     

日粮中添加铜和锰对山羊瘤胃消化代谢及日增重的影响

本试验采用6只装有永久性瘤胃瘘管的本地母山羊,研究了日粮中单独或混合添加铜、锰对瘤胃消化代谢和日增重的影响。试验按照对照设计,在舍饲条件下进行。具体测定指标有:瘤胃PH值、三氯醋酸沉淀蛋白(TCA—P)、细菌蛋白(B—P)、原虫蛋白(P—P)氨氮(NH_3—N)、总挥发性脂肪酸(TVFA)、乙酸(C_2)、丙酸(C_3)、丁酸(C_4)、戊酸(C_5)、异戊酸(iC_5)、C_2/C_3比值以及日增重。试验结论如下: 1、铜对瘤胃PH值、NH_3—N、P—P、TCA—P、TVFA、C_5及iC_5含量不产生影响,但它可刺激瘤胃细菌生长繁殖,增加瘤胃内B—P含量,提高日增重,同时还抑制瘤胃C_4的产生,增加C_3浓度,降低C_2/C_3比值,使瘤胃趋向丙酸型发酵。 2、锰不影响瘤胃PH值,NH_3—N、TCA—P、C_2、C_3、C_4、C_5含量,以及C_2/C_3比值,但它可以促进瘤胃细菌和原虫数量上升,增加瘤胃内B—P和P—P含量,提高TVFA浓度和日增重,同时还抑制瘤胃iC_5的生成。 3、日粮中同时添加铜和锰、它们相互抑制对方的作用,表现出拮抗关系。     

高功率微波对杂质半导体材料的透射计算

主要研究了HPM脉冲直接辐照半导体材料情形，给出了平面电磁波垂直入射到一维杂质半导体材料并透射进入其内部时，透射系数的计算方法并分析并计算了HPM脉冲从杂质半导体表面上透射进入内部的电场值，电流密度。     

关于双参数指数型分布次序统计量的分布性质

给出了双参数指数型分布的分布函数和密度函数,探讨了双参数指数型分布的次序统计量的一些重要分布性质。证明了服从双参数指数分布的随机变量X_(1),X_(2),…,X_(n)不相互独立,且不服从同一分布,但是得到了X_(i),X_(j)之间满足TP_2依赖;同时证明了对于任意ij,有RTI(X_(j)|X_(i))、LTD(X_(i)|X_(j))和RSCI成立。     

新型节能环保空调服的设计和研究

本文介绍了空调服的概念和发展历程,并针对传统空调服的缺陷,提出一种新型的节能环保空调服,通过在衣服本体内排布通风管及控制装置,并在衣服本体外设置N型及P型半导体热源及冷源产生装置,利用通风管回路及控制装置对衣服本体进行制冷或制热,调节空调服温度,实现空调服内温度的精确控制。此外,新型空调服不采用任何有毒材料或制冷剂,节能环保,具有较大的市场推广空间。     

奇异型随机变量的分布函数

构造奇异型随机变量,比较这类随机变量的分布函数与常见离散型和连续型随机变量分布函数的区别,并讨论这类随机变量分布函数的性质.通过实例给出这类既非离散又非连续型随机变量分布函数间断点的判断方法.     

关于Smarandache Ceil函数的一个混合均值

对任意正整数n,k≥2为给定整数,Smarandache Ceil函数sk(n)定义为最小的正整数x,使得n|xk,即Sk(n)=min{x∶x∈N,n|xk}.利用Smarandache Ceil函数的定义及解析的方法,研究Smarandache Cei函数sk(n)与欧拉函数的均值分布性质,并给出一个有趣的渐近公式.     

关于(N)模糊积分的Chebyshev型不等式

通过对被积函数添加适当条件,得到了(N)模糊积分意义下的Chebyshev型不等式,然后在次可加模糊测度条件下分别给出了被积函数取大和相加的相应不等式的形式.     

关于素因数和函数的混合均值研究

对任意正整数n,素因数和函数ω(n)为ω(1) =1,当n＞1且n的标准分解式为n=P11 P22 …Prr时,ω(n)=p1+p2+…+pk…利用初等及解析的方法,给出了ω(n)与数论函数L(n)的复合函数ω(L(n))的加权均值分布,并给出一个有趣的加权均值分布的渐近公式.     

基于腔衰荡光谱技术的半导体光放大器增益测量

提出并验证一种基于腔衰荡光谱（CRDS）技术的半导体光放大器（SOA）增益测量方法．实验系统包括经RF信号调制的DFB激光器、半导体光放大器、环形器、光纤布拉格光栅、耦合器、温度控制器、光电探测器及示波器．导出了半导体光放大器增益与腔衰荡时间之间的函数关系式．结果表明,腔衰荡时间是半导体光放大器增益的函数,增益是波长的函数,给出了一种测量SOA增益的新方法及技术可行性．     

Dembowski-Ostrom型完全非线性函数构造的线性码权分布

摘要：Dembowski-Ostrom型完全非线性函数是目前最主要的完全非线性函数类,已发现的完全非线性函数中只有一种不属于Dembowski-Ostrom型. 为此,该文首先给出Dembowski-Ostrom型完全非线性函数的定义,将已有的线性码构造推广到这一类型函数上. 进而给出此类函数构造的线性码的码字与有限域上非退化二次型之间的 关系,并得到相应二次型的原像分布的一些性质. 通过有限域上的二次型以及指数和理论,用统一的方法完全确定了基于所有Dembowski-Ostrom型完全非线性函数构造的两类线性码的权分布.     

Mo掺杂BN磁性第一性原理计算

利用LDA+U进行优化,在广义梯度近似下(GGA)采用第一性原理平面波赝势方法,对Mo掺杂的闪锌矿稀磁半导体B1-x Mox N(x=0.062 5,0.125)的电子结构和磁性进行了研究.结果表明,掺入磁性过渡金属Mo后的BN明显呈现出半金属特征,Mo原子在较小的掺杂浓度下构成了中间带隙的深层能级,使得原胞中Mo原子的局域磁矩约3.0μB,并且不随杂质浓度变化而改变.在B1-x Mox N(x=0.0625,0.125)体系多种替位构形中,N220型的Mo-Mo铁磁耦合态最稳定,其铁磁性主要是由双交换机制引起,这对在半导体工业中实现自旋载流子注入具有一定的理论价值.     

ρ(P)-级整函数的增长指示数

关于由原点引出的每一条射线上的函数增长,A·N·马库雪维奇在[1]中,对具有有限级ρ>0与有限型σ的整函数f(z),在每条和正实轴成θ角的射线上,通过增长指示数已得出许多好结果。本文试图引入新的增长指示数,研究包括有限级整函数在内的更为一般的整函数,沿着自原点出发的每一条射线上的增长性质。     

卡方分布与F分布判别的假设检验

χ2(m)分布与F(m1,m2)分布的密度函数的图像都是只取非负值的偏态分布,而且二者密度函数图像类似,因此二者的分布函数以及经验分布函数的图像也同样类似.对于一组来自χ2(m)分布或F(m1,m 2)分布的数据,用通常的作经验分布函数图像的方法,难以区分这组数据到底来自哪一个总体.提出了用假设检验的方法判断一组来自χ2(m)分布或F(m1,m2)分布数据是服从χ2(m)分布还是服从F(m1,m 2)分布.