滑移铁电异质结中极化调控光致载流子输运的开-关切换机制

《npj Computational Materials》：Polarization-controlled ultrafast carrier dynamics in sliding ferroelectrics revealed by machine learning-accelerated nonadiabatic dynamics simulations

　　

摘要

滑移铁电体提供了一条在原子尺度上实现电可重构极化的独特途径，为超低功耗光电子器件带来了极具吸引力的机遇。然而，尽管材料探索取得了迅速进展，但极化反转如何动态调控光激发载流子输运这一关乎器件运行的核心基本问题，仍未得到解决。这一认知缺口主要源于在大体系中准确模拟非平衡激发态动力学所需的成本过高，难以承受。在此，我们建立了一个统一框架，将杂化泛函级的电子结构精度与机器学习加速的非绝热分子动力学相结合，以解析典型滑移铁电异质结构（ZrTe₂/HfTe₂ 和 TiSe₂/HfSe₂）中的极化调控载流子动力学。我们的方法在将计算成本降低一个数量级以上的情况下，实现了周期体系的 HSE06 级精度，使得大规模激发态动力学模拟成为可行。我们进一步揭示，极化反转对光致电荷运动施加了确定性控制，重新定向了层间载流子转移路径，抑制了电子 - 空穴复合，并稳定了长寿命的电荷分离态。引人注目的是，TiSe₂/HfSe₂ 在 AB 和 BA 两种铁电状态下，均表现出 50 fs 以下时间尺度上的超快层间电子转移。形成鲜明对比的是，ZrTe₂/HfTe₂ 的 AB 堆叠支持电子和空穴的快速层间转移，而 BA 堆叠则几乎消除了任何层间载流子运动。这种显著的堆叠依赖性不对称性揭示了极化调控的光致载流子输运开 - 关切换，确立了滑移铁电性作为实现动态可编程光电子功能的强大机制。