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《Journal Of Computational Physics》雜志的收稿范圍和要求是什么?

來源:優(yōu)發(fā)表網(wǎng)整理 2024-09-18 10:50:56 1319人看過

《Journal Of Computational Physics》雜志收稿范圍涵蓋物理與天體物理全領(lǐng)域,此刊是該細(xì)分領(lǐng)域中屬于非常不錯(cuò)的SCI期刊,在行業(yè)細(xì)分領(lǐng)域中學(xué)術(shù)影響力較大,專業(yè)度認(rèn)可很高,所以對原創(chuàng)文章要求創(chuàng)新性較高,如果您的文章質(zhì)量很高,可以嘗試。

平均審稿速度 約6.5個(gè)月 約17.2周,影響因子指數(shù)3.8。

該期刊近期沒有被列入國際期刊預(yù)警名單,廣大學(xué)者值得一試。

具體收稿要求需聯(lián)系雜志社或者咨詢本站客服,在線客服團(tuán)隊(duì)會(huì)及時(shí)為您答疑解惑,提供針對性的建議和解決方案。

出版商聯(lián)系方式:ACADEMIC PRESS INC ELSEVIER SCIENCE, 525 B ST, STE 1900, SAN DIEGO, USA, CA, 92101-4495

其他數(shù)據(jù)

是否OA開放訪問: h-index: 年文章數(shù):
未開放 213 667
Gold OA文章占比: 2021-2022最新影響因子(數(shù)據(jù)來源于搜索引擎): 開源占比(OA被引用占比):
40.78% 3.8 0.07...
研究類文章占比:文章 ÷(文章 + 綜述) 期刊收錄: 中科院《國際期刊預(yù)警名單(試行)》名單:
100.00% SCIE

歷年IF值(影響因子):

歷年引文指標(biāo)和發(fā)文量:

歷年中科院JCR大類分區(qū)數(shù)據(jù):

歷年自引數(shù)據(jù):

發(fā)文統(tǒng)計(jì)

2023-2024國家/地區(qū)發(fā)文量統(tǒng)計(jì):

國家/地區(qū) 數(shù)量
USA 909
CHINA MAINLAND 422
France 232
GERMANY (FED REP GER) 178
England 133
Italy 90
Spain 71
Canada 65
Switzerland 48
Netherlands 47

2023-2024機(jī)構(gòu)發(fā)文量統(tǒng)計(jì):

機(jī)構(gòu) 數(shù)量
UNITED STATES DEPARTMENT OF ENER... 147
CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE ... 142
CHINESE ACADEMY OF SCIENCES 86
UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM 86
STANFORD UNIVERSITY 62
UNIVERSITY OF TEXAS SYSTEM 42
PURDUE UNIVERSITY SYSTEM 39
BROWN UNIVERSITY 38
TECHNICAL UNIVERSITY OF MUNICH 38
TEXAS A&M UNIVERSITY SYSTEM 33

近年引用統(tǒng)計(jì):

期刊名稱 數(shù)量
J COMPUT PHYS 6195
SIAM J SCI COMPUT 975
COMPUT METHOD APPL M 781
SIAM J NUMER ANAL 616
J FLUID MECH 600
COMPUT FLUIDS 517
J SCI COMPUT 461
INT J NUMER METH FL 397
PHYS REV E 358
PHYS FLUIDS 355

近年被引用統(tǒng)計(jì):

期刊名稱 數(shù)量
J COMPUT PHYS 6195
COMPUT FLUIDS 1886
J SCI COMPUT 1397
COMPUT METHOD APPL M 1262
PHYS FLUIDS 1065
J FLUID MECH 960
INT J NUMER METH FL 899
PHYS REV E 823
COMPUT MATH APPL 822
COMMUN COMPUT PHYS 787

近年文章引用統(tǒng)計(jì):

文章名稱 數(shù)量
Physics-informed neural networks... 203
Hidden physics models: Machine l... 86
The scalar auxiliary variable (S... 85
DGM: A deep learning algorithm f... 76
Physics-constrained deep learnin... 49
Bayesian deep convolutional enco... 45
A review of level-set methods an... 43
A review of definitions of fract... 41
A fast linearized conservative f... 41
Deep UQ: Learning deep neural ne... 36

聲明:以上內(nèi)容來源于互聯(lián)網(wǎng)公開資料,如有不準(zhǔn)確之處,請聯(lián)系我們進(jìn)行修改。

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