堀田育志

研究者氏名	堀田育志

URL
所属	兵庫県立大学
部署	工学部電子情報電気工学科
職名	教授
学位	理学博士(大阪大学)
J-Global ID	201801000676420400

研究分野

ナノテク・材料 / 無機材料、物性 /

論文

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Interface reconstruction in V-oxide heterostructures determined by x-ray absorption spectroscopy

H. Wadati D. G. Hawthorn J. Geck T. Z. Regier R. I. R. Blyth T. Higuchi Y. Hotta Y. Hikita H. Y. Hwang G. A. Sawatzky

APPLIED PHYSICS LETTERS 95(2) 2009年7月

We present an x-ray absorption study of the dependence of the V oxidation state on the thickness of LaVO(3) (LVO) and capping LaAlO(3) (LAO) layers in the multilayer structure of LVO sandwiched between LAO. We found that the change of the valence ...

Spectroscopic Evidence for Competing Reconstructions in Polar Multilayers LaAlO3/LaVO3/LaAlO3

M. Takizawa Y. Hotta T. Susaki Y. Ishida H. Wadati Y. Takata K. Horiba M. Matsunami S. Shin M. Yabashi K. Tamasaku Y. Nishino T. Ishikawa A. Fujimori H. Y. Hwang

PHYSICAL REVIEW LETTERS 102(23) 2009年6月

We have studied the valence redistribution of V in LaAlO3/LaVO3/LaAlO3 trilayers, which are composed of only polar layers grown on SrTiO3 (001) substrates, by core-level photoemission spectroscopy. We have found that the V valence is intermediate ...

パルスレーザ堆積法によるII-VI族(ZnO及びカルコゲナイド系)ワイドギャップ半導体のSi基板上への薄膜形成とその強誘電特性

堀田育志松井英章田畑仁川合知二川合知二

電子情報通信学会技術研究報告. ED, 電子デバイス 98(591) 33-38 2009年2月

不揮発性メモリ等への応用を含め、酸化物の強誘電体薄膜の研究が活発に行われている。理想的な構造MFS-FET構造を得るためには、酸化物強誘電体薄膜を化学反応活性なSi素子上へ直接形成する必要がある。しかし酸化物を直接成膜した場合、界面にSiO_xが形成するという深刻な問題が避けられない。この問題を解決する方法として、非酸化物系のカルコゲナイド(II-VI族半導体)薄膜をSi基板上へ作製し、強誘電性を示すことを明らかにした。(Zn,Cd)Se、(Zn,Cd)TeおよびLiドープZnO薄膜に於い...

Modulation doping of a Mott quantum well by a proximate polar discontinuity

T. Higuchi Y. Hotta T. Susaki A. Fujimori H. Y. Hwang

PHYSICAL REVIEW B 79(7) 2009年2月

We present evidence for hole injection into LaAlO(3)/LaVO(3)/LaAlO(3) quantum wells near a polar surface of LaAlO(3) (001). As the surface is brought in proximity to the LaVO(3) layer, an exponential drop in resistance and a decreasing positive Se...

A noise-driven attractor switching device

Naoki Asakawa Yasushi Hotta Teruo Kanki Hitoshi Tabata Tomoji Kawai

PHYSICAL REVIEW E 79(2) 021902 2009年1月 [査読有り]

Problems with artificial neural networks originate from their deterministic
nature and inevitable prior learnings, resulting in inadequate adaptability
against unpredictable, abrupt environmental change. Here we show that a
stochastically excitabl...