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사용자 매뉴얼 슬라이드 및 비디오 교육자 논문 왜 OghmaNano를 선택해야 하나요

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모델을 실험 데이터에 피팅

OghmaNano의 피팅 도구를 사용하면 시뮬레이션을 측정 데이터에 직접 연결하여 원시 실험 데이터를 의미 있는 물리 매개변수로 변환할 수 있습니다. 정상 상태 또는 과도 응답 측정에 모델을 피팅함으로써 전하 캐리어 이동도, 재결합 계수, 트랩 밀도 및 에너지 무질서 매개변수와 같은 물리량을 추출할 수 있습니다. 최적화 프레임워크는 다중 매개변수 피팅을 지원하여 여러 물리 매개변수를 동시에 추출할 수 있습니다. 이 알고리즘은 drift–diffusion 모델, 회로 수준 모델, 또는 OghmaNano에서 지원되는 다른 물리 모델과 함께 작동하여 서로 다른 시뮬레이션 영역 전반에서 통합된 피팅 워크플로를 제공합니다.

주요 기능:

• 다중 매개변수 추출 — 이동도, 재결합 상수, 트랩 밀도 등 여러 물리 상수를 동시에 피팅합니다.
• .txt, .csv, 또는 .dat 파일에서 실험 데이터를 가져오기 위한 사용하기 쉬운 인터페이스.
• 미분이 필요 없는 안정적인 수렴을 위해 downhill simplex (Nelder–Mead) 알고리즘을 사용하는 빠르고 강건한 최적화.
• 정상 상태 (예: JV 곡선, Suns–Voc) 또는 시간 영역 (예: TPV, TPC, CELIV) 데이터 세트에 피팅.
• 실시간 시각화 — 피팅이 진행됨에 따라 시뮬레이션 곡선이 변화하는 과정을 확인하여 수렴 상태에 대한 즉각적인 피드백을 제공합니다.
• 다중 데이터 세트 글로벌 피팅 — 동일한 장치에서 얻은 여러 측정을 동시에 피팅하여 하나의 일관된 물리 매개변수 세트를 추출합니다.
• 매개변수 제약 — 알려진 값을 고정하거나 현실적인 경계를 설정하여 피팅을 안내하고 비물리적인 결과를 방지합니다.
• 보고 또는 추가 분석을 위해 피팅된 매개변수와 최종 시뮬레이션 곡선을 내보냅니다.

실험 데이터와 물리 기반 모델링을 결합함으로써 OghmaNano는 측정과 시뮬레이션 사이의 루프를 닫을 수 있도록 하여 더 깊은 통찰, 더 정확한 모델, 그리고 더 빠른 장치 최적화를 가능하게 합니다.

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