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MATLAB泊松方程求解代码——Drift-Diffusion模型(C++与MATLAB实现)

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简介:
本项目提供了一种基于MATLAB和C++实现的算法,用于解决Drift-Diffusion模型中的泊松方程。通过数值方法求解半导体器件建模的关键问题。 MATLAB优化泊松方程代码适用于漂移扩散模型,在一维、二维和三维情况下使用有限差分法求解半导体Poisson-Drift-Diffusion方程。这些模型可用于大多数半导体器件的建模。“双电荷载流子”版本当前可以解决光照下的太阳能电池问题,“单电荷载流子”版本则用于分析在黑暗中处于变化电压下仅含有空穴作为自由载流子的一种材料的电流-电压曲线。所有模型均可通过修改边界条件、添加重组率和更改生成率来求解其他系统。 这些方程利用Gummel方法进行自洽迭代以获得解决方案,同时为了确保连续性方程数值稳定性采用了Scharfetter-Gummel离散化以及新旧方案的线性混合。对于一维模型,“1D/漂移扩散/单电荷载体/src”文件夹中还包括使用Slotboom变量来实现稳定性的代码,在这种情况下不采用Scharfetter-Gummel离散化。 C++版本的要求:仅需一个支持C++11的编译器。提供的有用于g++编译器的makefile,以及适用于IDE Qt Creator的.pro文件作为示例输入文档,“parameters.inp”和“”。

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客服
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  • MATLAB——Drift-Diffusion(C++MATLAB)
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    本项目提供了一种基于MATLAB和C++实现的算法,用于解决Drift-Diffusion模型中的泊松方程。通过数值方法求解半导体器件建模的关键问题。 MATLAB优化泊松方程代码适用于漂移扩散模型,在一维、二维和三维情况下使用有限差分法求解半导体Poisson-Drift-Diffusion方程。这些模型可用于大多数半导体器件的建模。“双电荷载流子”版本当前可以解决光照下的太阳能电池问题,“单电荷载流子”版本则用于分析在黑暗中处于变化电压下仅含有空穴作为自由载流子的一种材料的电流-电压曲线。所有模型均可通过修改边界条件、添加重组率和更改生成率来求解其他系统。 这些方程利用Gummel方法进行自洽迭代以获得解决方案,同时为了确保连续性方程数值稳定性采用了Scharfetter-Gummel离散化以及新旧方案的线性混合。对于一维模型,“1D/漂移扩散/单电荷载体/src”文件夹中还包括使用Slotboom变量来实现稳定性的代码,在这种情况下不采用Scharfetter-Gummel离散化。 C++版本的要求:仅需一个支持C++11的编译器。提供的有用于g++编译器的makefile,以及适用于IDE Qt Creator的.pro文件作为示例输入文档,“parameters.inp”和“”。
  • Matlab 及 Python 一维 Drift-Diffusion :有限差分法
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    本资源提供MATLAB代码用于求解泊松方程,并包含使用Python实现的一维Drift-Diffusion模型的有限差分方法。适合科研与学习用途。 这段文字描述了一维模型的Python代码实现,该模型通过有限差分法求解半导体中的泊松漂移扩散方程,并模拟了光照条件下的太阳能电池行为。此模型可以被调整以适应不同的边界条件、重组率以及生成率的变化。 为了确保数值稳定性,在连续性方程中采用了Scharfetter-Gummel离散化方法,同时结合新旧解的线性混合来解决泊松漂移扩散方程组。使用Gummel迭代法进行自洽求解,并通过Numba库中的@jit装饰器加速代码执行效率。 性能测试结果表明,在未启用Numba时,Python代码运行时间为469.7秒;而开启后则缩短为73.7秒,显示出显著的提速效果。此外还提到了C++和Matlab版本实现,并提供了不同编程语言之间的性能比较:对于网格尺寸dx=0.25nm、系统大小300nm的一维代码而言: - Python: 69.8 秒 - Matlab: 40秒 - C++ : 3.7秒 结论是,尽管C++版本的程序执行速度最快,但可能具有较低的可读性。
  • comsol.zip_comsolmatlab中的应用_
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    本资料探讨了COMSOL和MATLAB在求解二维和三维泊松方程中的应用及比较,适用于科研人员和技术工程师学习参考。 对于初学者来说,使用COMSOL求解泊松方程非常重要。
  • 采用连续间断Galerkin法一维MATLAB.zip
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    本资源提供了一种利用连续和间断Galerkin方法解决一维Poisson方程的详细教程及MATLAB实现代码,适用于数值分析学习者。 该程序使用Matlab编写,并能够生成预测效果图、迭代优化图以及相关分析图。建议运行环境为MATLAB 2020b及以上版本。 代码特点包括参数化编程,便于调整参数设置;代码结构清晰且注释详尽,易于理解和修改。 适用对象主要是计算机科学、电子信息工程和数学专业的大学生,在课程设计、期末大作业及毕业设计中均可使用该程序进行相关研究或项目开发。 作者是一位在某大型企业担任资深算法工程师的专业人士,拥有10年的Matlab算法仿真经验。擅长领域包括智能优化算法、神经网络预测模型构建与应用、信号处理技术以及元胞自动机等多方面的实验验证工作,并可提供多种仿真实验源码及数据集定制服务。
  • 二维的迭:采用5点有限差分法-MATLAB
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    本研究探讨了利用五点有限差分法结合迭代算法解决二维泊松方程的问题,并通过MATLAB编程实现了高效数值求解,为相关科学计算提供了有效工具。 使用标准5点模板在2x2正方形域上以迭代方式求解二维泊松方程,并指定迭代次数。已应用齐次诺伊曼边界条件。
  • 基于九点紧差分法的边值问题MATLAB
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    本研究采用九点紧差分格式解决泊松方程边值问题,并利用MATLAB进行算法实现与数值验证,探讨了该方法在提高计算精度和效率方面的优势。 代码在九点紧差分格式上运行,可以调整步长、边界条件和迭代初值,并使用高斯-塞德尔迭代法求解方程组。还可以设置最大误差以控制迭代次数。
  • 亮斑及其Matlab_亮斑_Matlab
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    本文探讨了泊松亮斑现象,并提供了其在光学实验中的应用分析。同时,详细介绍了如何利用MATLAB编程语言来模拟和实现这一物理效应,为科学研究及教学提供了一种便捷的工具方法。 使用MATLAB进行光学仿真,验证了泊松亮斑的形成。
  • MATLAB中的
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    本程序利用MATLAB编写,旨在求解二维空间内的泊松方程。适用于科学计算与工程分析中涉及电场、热传导等问题的研究者和学生。 泊松方程的MATLAB程序可以用于解决各种物理问题中的偏微分方程求解任务。这类程序通常包括定义网格、设置边界条件以及迭代求解核心算法等内容,能够帮助用户有效地模拟电场分布、热传导等问题。编写此类代码时需要确保数值稳定性和计算效率,并且根据具体应用场景进行适当的参数调整和优化。