《Advanced Theory And Simulations》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 11:11:31 872人看過
《Advanced Theory And Simulations》雜志收稿范圍涵蓋工程技術全領域，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，如果您的文章質量很高，可以嘗試。
平均審稿速度 ，影響因子指數(shù)2.9。
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：POSTFACH 101161, WEINHEIM, GERMANY, 69451
其他數(shù)據(jù)
| 是否OA開放訪問： | h-index： | 年文章數(shù)： |
| 未開放 | -- | 217 |
| 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）： |
| 16.91% | 2.9 | 0.14... |
| 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： |
| 98.62% | 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 | 160 |
| USA | 101 |
| GERMANY (FED REP GER) | 44 |
| England | 31 |
| Australia | 29 |
| Japan | 23 |
| France | 17 |
| Sweden | 17 |
| Canada | 16 |
| Italy | 14 |
2023-2024機構發(fā)文量統(tǒng)計：
| 機構 | 數(shù)量 |
| CHINESE ACADEMY OF SCIENCES | 33 |
| UNITED STATES DEPARTMENT OF ENER... | 16 |
| UNIVERSITY OF LONDON | 15 |
| UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM | 14 |
| CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE ... | 12 |
| UNIVERSITY SYSTEM OF GEORGIA | 10 |
| BEIHANG UNIVERSITY | 8 |
| INDIAN INSTITUTE OF TECHNOLOGY S... | 8 |
| PEKING UNIVERSITY | 8 |
| SOUTHEAST UNIVERSITY - CHINA | 8 |
近年引用統(tǒng)計：
| 期刊名稱 | 數(shù)量 |
| J CHEM PHYS | 506 |
| PHYS REV B | 472 |
| J AM CHEM SOC | 339 |
| PHYS REV LETT | 338 |
| SCIENCE | 240 |
| J PHYS CHEM C | 217 |
| APPL PHYS LETT | 199 |
| ADV MATER | 198 |
| J PHYS CHEM B | 195 |
| NANO LETT | 188 |
近年被引用統(tǒng)計：
| 期刊名稱 | 數(shù)量 |
| ADV THEOR SIMUL | 45 |
| PHYS CHEM CHEM PHYS | 12 |
| ACS APPL MATER INTER | 9 |
| J PHYS CHEM C | 9 |
| APPL SURF SCI | 7 |
| CHEM MATER | 7 |
| J CHEM THEORY COMPUT | 7 |
| J PHYS CHEM LETT | 7 |
| PHYS REV B | 7 |
| SOFT MATTER | 7 |
近年文章引用統(tǒng)計：
| 文章名稱 | 數(shù)量 |
| Highly Efficient Ammonia Synthes... | 28 |
| Deep Learning Reveals Underlying... | 22 |
| A Deep Learning Approach to Iden... | 21 |
| Machine-Learning Designs of Anis... | 18 |
| Recent Progress in the Theoretic... | 15 |
| Machine Learning Augmented Disco... | 15 |
| Energy Landscapes for Proteins: ... | 14 |
| High-Performance Terahertz Sensi... | 14 |
| 1D SbSeI, SbSI, and SbSBr With H... | 14 |
| Hydrolytic Stability of Boronate... | 13 |
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