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Design and optimization of nanogap array sensors

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Jürgen Brugger, Luis Guillermo Villanueva Torrijo, Thomas Kiefer
2008

Résumé

We present a percolation based model which is suitable for the design of sensors based on highly ordered nanogap arrays. Monte-Carlo simulations and analytical expressions are used to calculate the sensitivity and dynamic range as a function of the topology and geometry of the arrays, as well as the statistical distribution of the thresholds for conduction across the nanogaps.

Source officielle

https://infoscience.epfl.ch/entities/publication/e304ba2b-8696-483f-bd8b-30f386495b61

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Concepts associés (23)

Modèle statistique

Un modèle statistique est une description mathématique approximative du mécanisme qui a généré les observations, que l'on suppose être un processus stochastique et non un processus déterministe. Il s’exprime généralement à l’aide d’une famille de distributions (ensemble de distributions) et d’hypothèses sur les variables aléatoires X1, . . ., Xn. Chaque membre de la famille est une approximation possible de F : l’inférence consiste donc à déterminer le membre qui s’accorde le mieux avec les données.

Fonction de répartition empirique

En statistiques, une fonction de répartition empirique est une fonction de répartition qui attribue la probabilité 1/n à chacun des n nombres dans un échantillon. Soit X,...,X un échantillon de variables iid définies sur un espace de probabilité , à valeurs dans , avec pour fonction de répartition F. La fonction de répartition empirique de l'échantillon est définie par : où est la fonction indicatrice de l'événement A. Pour chaque ω, l'application est une fonction en escalier, fonction de répartition de la loi de probabilité uniforme sur l'ensemble .

Statistical assumption

Statistics, like all mathematical disciplines, does not infer valid conclusions from nothing. Inferring interesting conclusions about real statistical populations almost always requires some background assumptions. Those assumptions must be made carefully, because incorrect assumptions can generate wildly inaccurate conclusions. Here are some examples of statistical assumptions: Independence of observations from each other (this assumption is an especially common error). Independence of observational error from potential confounding effects.

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