Romanian
Albanian
Arabic
Armenian
Azerbaijani
Belarusian
Bengali
Bosnian
Catalan
Czech
Danish
Deutsch
Dutch
English
Estonian
Finnish
Français
Greek
Haitian Creole
Hebrew
Hindi
Hungarian
Icelandic
Indonesian
Irish
Italian
Japanese
Korean
Latvian
Lithuanian
Macedonian
Mongolian
Norwegian
Persian
Polish
Portuguese
Romanian
Russian
Serbian
Slovak
Slovenian
Spanish
Swahili
Swedish
Turkish
Ukrainian
Vietnamese
Български
中文(简体)
中文(繁體)
ACS Applied Materials & Interfaces 2015-Sep

Complex Internal Bias Fields in Ferroelectric Hafnium Oxide.

Numai utilizatorii înregistrați pot traduce articole
Log In / Înregistrare
Linkul este salvat în clipboard
Tony Schenk
Michael Hoffmann
Johannes Ocker
Milan Pešić
Thomas Mikolajick
Uwe Schroeder

Cuvinte cheie

Abstract

For the rather new hafnia- and zirconia-based ferroelectrics, a lot of questions are still unsettled. Among them is the electric field cycling behavior consisting of (1) wake-up, (2) fatigue, and (3) the recently discovered subcycling-induced split-up/merging effect of transient current peaks in a hysteresis measurement. In the present work, first-order reversal curves (FORCs) are applied to study the evolution of the switching and backswitching field distribution within the frame of the Preisach model for three different phenomena: (1) The pristine film contains two oppositely biased regions. These internal bias fields vanish during the wake-up cycling. (2) Fatigue as a decrease in the number of switchable domains is accompanied by a slight increase in the mean absolute value of the switching field. (3) The split-up effect is shown to also be related to local bias fields in a complex situation resulting from both the field cycling treatment and the measurement procedure. Moreover, the role of the wake-up phenomenon is discussed with respect to optimizing low-voltage operation conditions of ferroelectric memories toward reasonably high and stable remanent polarization and highest possible endurance.

Alăturați-vă paginii
noastre de facebook

Cea mai completă bază de date cu plante medicinale susținută de știință

  • Funcționează în 55 de limbi
  • Cure pe bază de plante susținute de știință
  • Recunoașterea ierburilor după imagine
  • Harta GPS interactivă - etichetați ierburile în locație (în curând)
  • Citiți publicațiile științifice legate de căutarea dvs.
  • Căutați plante medicinale după efectele lor
  • Organizați-vă interesele și rămâneți la curent cu noutățile de cercetare, studiile clinice și brevetele

Tastați un simptom sau o boală și citiți despre plante care ar putea ajuta, tastați o plantă și vedeți boli și simptome împotriva cărora este folosit.
* Toate informațiile se bazează pe cercetări științifice publicate

Google Play badgeApp Store badge