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通过第一性原理量子输运计算方法，全部计算并预测了BBN滑移铁电结（sliding FTJ）的输运行为。BBN的SFTJ中的铁电性表现和产生的巨大TER，玩意意味着二维范德华层间滑动工程在铁电存储器件方面具有潜在的应用前景。

本文中的工作首次评估了非极性二维材料中的巨大TER，百货并完善分析确定了SFTJ中独特的界面电子特性，百货揭示出二维垂直铁电体中设计铁电保护的必要性，有助于推动新型滑移铁电体在二维非易失性存储领域的研究和应用。块状h-BN是非极性的，全部双层BN极化的获得是通过平面内范德华滑移转换极化方向的机制形成，极化方向沿着面外。文章使用功函数近似和量子输运计算两种方法比较1Gr插入前后的界面性质，玩意发现1Gr插层并不会改变BN的界面特性，尤其是肖特基势垒（图4）。

基于原理的发现，百货作者提出插入单层石墨烯（1Gr）就可以有效隔离Au与BN之间的极化场，百货使Au/1Gr/BBN/1Gr/AuSFTJ中的滑移铁电性得以恢复（图3）并产生巨大的隧道电阻。目前所有发现的铁电体都是极性的，全部包括最近报道的二维铁电体材料。

研究惊奇地发现，玩意由单纯BBN与Au电极构成的SFTJ中，竟没有出现材料中所报道铁电极化。

图1  AA，百货AB，百货BA堆垛型双层BN的原子排列示意图和不同原子构型双层h-BN在Au(111)上的截面图与侧视图图2  （a）双层h-BN滑动铁电隧道结(Au/BBN/Au)中铁电极化消失的I-V输出曲线和相应Au/BN界面处电荷转移和界面偶极子示意图，+和−分别是正电荷和负电荷 图3  (a)单层石墨烯插层后的BBN FTJ的I-V输出曲线。全部图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。

为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、玩意电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。需要注意的是，百货机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类

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