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。