2019 Fiscal Year Annual Research Report
Study on the relaxation mechanism of valley polarization in atomically-thin transition metal dichalcogenides
| Project/Area Number |
17K19055
|
|---|
| Research Institution | Kyoto University |
|---|
Principal Investigator |
宮内 雄平 京都大学, エネルギー理工学研究所, 准教授 (10451791)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2017-06-30 – 2020-03-31
|
| Keywords | 励起子 / バレー / 遷移金属ダイカルコゲナイド |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、代表的な遷移金属ダイカルコゲナイド層状半導体の一つである二セレン化タングステンWSe2の単層薄膜を対象とし、円偏光励起によって生成される励起子バレー分極の緩和メカニズム解明を目的として研究を行った。2018年度までに、励起子バレー分極度の温度依存性を実験的に明らかにし、さらに、バレー分極度のキャリア密度依存性を明らかにした。具体的には、電子正孔交換相互作用を通じたバレー状態間の結合と、試料にドープされているキャリアによるクーロン相互作用の遮へい効果を考慮した解析から、励起子のバレー分極度や、その温度依存性など、実験で観測される励起子バレー緩和現象を包括的に理解・予測・制御できることを示した。また、上記の研究で得られた知見に基づき、キャリアドープ条件下の荷電励起子のバレー光物性についての検討も進め、荷電励起子においては、中性の励起子では難しい70%を超える高いバレー分極度と比較的長い非輻射寿命の両立が可能であることを示した。また、当初計画を超えた展開として、バレー分極の空間マッピング測定により得られる励起子バレー分極と光学スペクトルの各種特徴量の対応に関する大量のデータを、機械学習の手法を用いて解析する新手法を開発した。これにより、励起子バレー分極を測定するための低温実験を行うことなく、室温の発光スペクトルの特徴から、低温で得られるバレー分極度を高精度で予測することが可能となった。さらに、予め物理モデルを与えることなしに自動生成された機械学習モデルを解析することからも、局所的な励起子バレー分極度を決める重要度の高いファクターが、キャリア密度であることを見出した。このように、本研究では、従来型の理論と実験に基づくトップダウンアプローチでの物性解明とは独立に、機械学習によるデータ駆動ボトムアップアプローチでの解析を行い、双方の結果が整合することを明らかにした。
|
Research Products
(17 results)
