《Advances In Computational Mathematics》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 10:53:03 282人看過
《Advances In Computational Mathematics》雜志收稿范圍涵蓋數(shù)學全領域，此刊是該細分領域中屬于非常不錯的SCI期刊，在行業(yè)細分領域中學術影響力較大，專業(yè)度認可很高，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 12周，或約稿 ，影響因子指數(shù)1.7。
該期刊近期沒有被列入國際期刊預警名單，廣大學者值得一試。
具體收稿要求需聯(lián)系雜志社或者咨詢本站客服，在線客服團隊會及時為您答疑解惑，提供針對性的建議和解決方案。
出版商聯(lián)系方式：SPRINGER, 233 SPRING ST, NEW YORK, USA, NY, 10013
其他數(shù)據(jù)
| 是否OA開放訪問： | h-index： | 年文章數(shù)： |
| 未開放 | 52 | 92 |
| 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）： |
| 31.82% | 1.7 | 0.27... |
| 研究類文章占比：文章 ÷（文章 + 綜述） | 期刊收錄： | 中科院《國際期刊預警名單（試行）》名單： |
| 100.00% | SCIE | 否 |
歷年IF值(影響因子)：
歷年引文指標和發(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
2023-2024國家/地區(qū)發(fā)文量統(tǒng)計：
| 國家/地區(qū) | 數(shù)量 |
| CHINA MAINLAND | 89 |
| USA | 67 |
| GERMANY (FED REP GER) | 44 |
| France | 18 |
| Italy | 16 |
| Spain | 16 |
| Austria | 13 |
| England | 12 |
| Czech Republic | 10 |
| Switzerland | 7 |
2023-2024機構發(fā)文量統(tǒng)計：
| 機構 | 數(shù)量 |
| CHINESE ACADEMY OF SCIENCES | 12 |
| CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE ... | 10 |
| MAX PLANCK SOCIETY | 10 |
| XIANGTAN UNIVERSITY | 9 |
| CZECH TECHNICAL UNIVERSITY PRAGU... | 8 |
| UNIVERSITY OF VIENNA | 8 |
| VIRGINIA POLYTECHNIC INSTITUTE &... | 7 |
| NANKAI UNIVERSITY | 6 |
| TECHNICAL UNIVERSITY OF BERLIN | 6 |
| XI'AN JIAOTONG UNIVERSITY | 6 |
近年引用統(tǒng)計：
| 期刊名稱 | 數(shù)量 |
| SIAM J NUMER ANAL | 166 |
| SIAM J SCI COMPUT | 154 |
| J COMPUT PHYS | 143 |
| COMPUT METHOD APPL M | 85 |
| NUMER MATH | 81 |
| MATH COMPUT | 61 |
| J COMPUT APPL MATH | 58 |
| ADV COMPUT MATH | 57 |
| APPL COMPUT HARMON A | 49 |
| SIAM J IMAGING SCI | 45 |
近年被引用統(tǒng)計：
| 期刊名稱 | 數(shù)量 |
| J COMPUT APPL MATH | 98 |
| ADV COMPUT MATH | 57 |
| APPL MATH COMPUT | 51 |
| J COMPUT PHYS | 51 |
| J SCI COMPUT | 50 |
| ENG ANAL BOUND ELEM | 36 |
| APPL NUMER MATH | 35 |
| COMPUT MATH APPL | 34 |
| IEEE ACCESS | 33 |
| COMPUT METHOD APPL M | 31 |
近年文章引用統(tǒng)計：
| 文章名稱 | 數(shù)量 |
| Two-grid finite element methods ... | 30 |
| Neural network closures for nonl... | 17 |
| A reduced order variational mult... | 15 |
| Randomized algorithms for the ap... | 14 |
| Analysis and numerical solution ... | 12 |
| Unconditional and optimal H-2-er... | 10 |
| Spectral element method with geo... | 10 |
| Large deformation shape uncertai... | 8 |
| Linear second order in time ener... | 8 |
| Collocation methods for general ... | 7 |
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