长度为2.5 cm 的硅样品，其横截面积为 0.1 平方厘米.已知该样品为n型掺杂，施主浓度为Nd=2x10十五次方立方厘米分之一，样品 的电阻为70Ω，求电子迁移率。

根据样品的电阻和几何尺寸，可以计算出该样品的电阻率为:

ρ = RA/L = (70 Ω) x (0.1 cm^2) / (2.5 cm) = 2.8 Ω cm

根据电阻率和施主浓度，可以计算出样品的电导率为:

σ = 1 / ρ = 1 / 2.8 Ω cm = 0.357 S/cm

根据电导率和施主浓度，可以计算出样品的电子浓度为:

n = σ / qNd = 0.357 S/cm / (1.6x10^-19 C) / (2x10^15 cm^-3) = 1.11x10^9 cm^-3

其中q是元电荷。

根据电子浓度和电导率，可以计算出电子迁移率为:

μ = σ / (q n) = 0.357 S/cm / (1.6x10^-19 C) / (1.11x10^9 cm^-3) = 204 cm^2 / V s

因此，该样品的电子迁移率为204 cm^2/Vs。

相关问题

把一个校长为6dm的正方体钢块造成横截面积为4的方体钢锭,这根钢链长多少分米?

首先，我们可以根据正方体的体积公式 $V=a^3$，计算出这个正方体的体积为 $6^3=216$ $dm^3$。然后，我们可以根据题意知道，这个正方体钢块被造成了一个横截面积为 $4$ $dm^2$ 的方体钢锭，因此，它的长度为 $216/4=54$ $dm$。最后，我们需要计算这根钢链的长度，即这个方体钢锭的对角线长度。根据勾股定理，这个方体钢锭的对角线长度为 $\sqrt{a^2 + b^2 + c^2}$，其中 $a$, $b$, $c$ 分别是这个方体的三条棱的长度。由于这个方体是正方体，所以 $a=b=c=54/\sqrt{3}$ $dm$，因此，这个方体钢锭的对角线长度为 $54\sqrt{3}$ $dm$，约等于 $93.53$ $dm$。所以这根钢链的长度约为 $93.53$ $dm$。

以测试集AUC为评价指标，使用深度学习对横截面数据二分类任务预测的代码

好的，以下是一个使用深度学习进行横截面数据二分类任务预测的代码，其中评价指标为测试集AUC：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout
from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping, ModelCheckpoint
from sklearn.metrics import roc_auc_score

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将标签列放在最后一列
cols = list(data.columns)
cols.remove('label')
cols.append('label')
data = data[cols]

# 划分训练集和测试集
train, test = train_test_split(data, test_size=0.2, random_state=42)

# 对特征进行标准化
scaler = StandardScaler()
train_features = scaler.fit_transform(train.iloc[:, :-1])
test_features = scaler.transform(test.iloc[:, :-1])

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=train_features.shape[1]))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(32, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 设置早停和模型保存
early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=5, verbose=1)
model_checkpoint = ModelCheckpoint('model.h5', monitor='val_loss', save_best_only=True, verbose=1)

# 训练模型
history = model.fit(train_features, train.iloc[:, -1], epochs=50, batch_size=32, validation_data=(test_features, test.iloc[:, -1]),
                    callbacks=[early_stopping, model_checkpoint])

# 加载最佳模型并预测测试集
model.load_weights('model.h5')
pred = model.predict(test_features)

# 计算测试集AUC指标
auc = roc_auc_score(test.iloc[:, -1], pred)
print('Testing AUC:', auc)

其中，data.csv为包含特征和标签的数据文件，需要根据实际情况进行修改。此代码使用了一个包含两个隐层的神经网络进行训练，其中使用了ReLU作为激活函数，使用了Dropout进行正则化，使用了早停和模型保存进行调优，使用了二元交叉熵作为损失函数，使用了Adam作为优化算法。最后，使用roc_auc_score计算测试集AUC指标。