在线咨询
期刊 科普 SCI

教育 医学 经济 金融 管理 科技 工业 机械 农业 电力 水利 文学 艺术 更多...

首页 SCI期刊 SCIE期刊 材料科学期刊 中科院1区 JCRQ1 杂志介绍(非官网)
Npj Computational Materials
  • 中科院分区：1区
  • JCR分区：Q1
  • CiteScore ：15.3

Npj Computational MaterialsSCIE

国际简称：NPJ COMPUT MATER 中文名称：Npj 计算材料

Npj Computational Materials杂志是一本Mathematics-Modeling and Simulation应用杂志。是一本享有盛誉的顶级学术杂志，由Springer Nature出版，该期刊创刊于2015年，出版周期为1 issue/year，始终保持着高质量和高水平的学术内容。在中科院分区表2023年12月升级版中，被归类为大类学科分区1区，显示出其卓越的学术水平和影响力。

  • ISSN：2057-3960

  • 出版地区：UNITED STATES

  • 出版周期：1 issue/year

  • E-ISSN：2057-3960

  • 创刊时间：2015

  • 出版语言：English

  • 是否OA：开放

  • 预计审稿时间： 6 Weeks

  • 影响因子：9.4

  • 是否预警：否

  • 研究方向：Mathematics,Modeling and Simulation

  • 年发文量：220

  • 研究类文章占比：97.27%

  • Gold OA文章占比：99.71%

  • H-index：16

  • 出版国人文章占比：0.18

  • 开源占比：0.9953

  • 文章自引率：0.0515...

投稿咨询 加急咨询
杂志简介 期刊指数 中科院分区表 JCR 分区 CiteScore 分区 文章摘录 相关杂志

杂志简介

npj Computational Materials 发表高质量的研究论文，这些论文应用计算方法来设计新材料，并增强我们对现有材料的理解。我们也欢迎促进这些目标的新计算技术 - 以及对当前方法的改进 - 以及补充计算结果的实验​​论文。

代表性期刊范围包括：

应用和开发现有和新兴的理论和模拟方法，以研究整体材料（有机和无机）。

新材料的结构和性能预测，例如通过“材料设计”范式。

对材料基础、行为和特性的重大新理解。

用于验证、支持和扩展计算结果的综合/互补实验工作。

用于生成大数据集和材料数据挖掘的高通量技术 - 计算和实验。

值得一提的是，Npj Computational Materials已成功入选 SCIE（科学引文索引扩展板） 等国际知名数据库，这进一步彰显了其作为国际优秀期刊的卓越地位和广泛影响力。自创刊以来，该杂志一直保持着1 issue/year的出版周期，以高质量、高水平的学术内容著称。在JCR（Journal Citation Reports）分区等级中，该期刊荣获Q1评级。此外，其CiteScore指数达到15.3，该期刊2023年的影响因子达到9.4，再次验证了其优秀学术水平。

Npj Computational Materials是一本开放获取期刊，但其高质量的学术内容和广泛的影响力使其成为了材料科学-MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY研究领域不可或缺的重要刊物。无论是对于学者、研究人员还是学术界来说，该期刊都是一份不可或缺的重要资源。

期刊指数

中科院SCI分区
CiteScore指数
自引率
发文量
影响因子

中科院SCI分区是中国科学院对SCI期刊进行的一种分类和评级。在学术界，中科院SCI分区被广泛应用于科研业绩奖励、职称评审等方面。许多高校和科研单位会按照中科院SCI分区的标准来加权计算科研成果的影响力。因此，对于科研工作者来说，了解中科院SCI分区的标准和方法，以及具体的分区结果，对于评估自己的科研成果和选择合适的期刊发表论文都非常重要。

CiteScore（或称为引用指数）是由全球著名学术出版商Elsevier于2016年12月基于Scopus数据源推出的期刊评价指标。CiteScore指数能够反映期刊在较长时间内的平均影响力。通过计算期刊过去四年内发表的文章被引用的次数，这使得该指标能够更准确地评估期刊的影响力和学术价值。

自引率的计算公式为：自引率 = （期刊自己发表的文章被自己引用的次数） / （期刊自己发表的文章总数）。其中，期刊自己发表的文章指的是该期刊所发表的所有论文，包括文章、综述、简报、通讯等各类论文。如果自引率过高，可能会影响到该期刊的学术声誉和权威性。

中科院分区表

中科院 SCI 期刊分区 2023年12月升级版

Top期刊 综述期刊 大类学科 小类学科
否 否 材料科学 1区
MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY 材料科学：综合 CHEMISTRY, PHYSICAL 物理化学
1区 2区

JCR 分区（2023-2024年最新版）

按JIF指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科：CHEMISTRY, PHYSICAL SCIE Q1 32 / 178

82.3%
学科：MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY SCIE Q1 59 / 438

86.6%
按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科：CHEMISTRY, PHYSICAL SCIE Q1 26 / 178

85.67%
学科：MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY SCIE Q1 54 / 438

87.79%

CiteScore 分区（2024年最新版）

CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
15.3 2.447 2.017
学科类别 分区 排名 百分位
大类：Mathematics 小类：Modeling and Simulation Q1 5 / 324

98%
大类：Mathematics 小类：Mechanics of Materials Q1 15 / 398

96%
大类：Mathematics 小类：Computer Science Applications Q1 37 / 817

95%
大类：Mathematics 小类：General Materials Science Q1 38 / 463

91%

文章摘录

  • Machine-learning atomic simulation for heterogeneous catalysis Author: Chen, Dongxiao; Shang, Cheng; Liu, Zhi-Pan Journal: NPJ COMPUTATIONAL MATERIALS. 2023; Vol. 9, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1038/s41524-022-00959-5
  • Predicting lattice thermal conductivity via machine learning: a mini review Author: Luo, Yufeng; Li, Mengke; Yuan, Hongmei; Liu, Huijun; Fang, Ying Journal: NPJ COMPUTATIONAL MATERIALS. 2023; Vol. 9, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1038/s41524-023-00964-2
  • In-plane ferroelectric tunnel junctions based on 2D alpha-In2Se3/semiconductor heterostructures Author: Liu, Zifang; Hou, Pengfei; Sun, Lizhong; Tsymbal, Evgeny Y.; Jiang, Jie; Yang, Qiong Journal: NPJ COMPUTATIONAL MATERIALS. 2023; Vol. 9, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1038/s41524-022-00953-x
  • Shift current response in elemental two-dimensional ferroelectrics Author: Qian, Zhuang; Zhou, Jian; Wang, Hua; Liu, Shi Journal: NPJ COMPUTATIONAL MATERIALS. 2023; Vol. 9, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1038/s41524-023-01026-3
  • Active learning to overcome exponential-wall problem for effective structure prediction of chemical-disordered materials Author: Yuan, Xiaoze; Zhou, Yuwei; Peng, Qing; Yang, Yong; Li, Yongwang; Wen, Xiaodong Journal: NPJ COMPUTATIONAL MATERIALS. 2023; Vol. 9, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1038/s41524-023-00967-z
  • A generative deep learning framework for inverse design of compositionally complex bulk metallic glasses Author: Zhou, Ziqing; Shang, Yinghui; Liu, Xiaodi; Yang, Yong Journal: NPJ COMPUTATIONAL MATERIALS. 2023; Vol. 9, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1038/s41524-023-00968-y
  • Quantum anomalous hall effect in collinear antiferromagnetism Author: Guo, Peng-Jie; Liu, Zheng-Xin; Lu, Zhong-Yi Journal: NPJ COMPUTATIONAL MATERIALS. 2023; Vol. 9, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1038/s41524-023-01025-4
  • Tunable sliding ferroelectricity and magnetoelectric coupling in two-dimensional multiferroic MnSe materials Author: Liu, Kehan; Ma, Xikui; Xu, Shuoke; Li, Yangyang; Zhao, Mingwen Journal: NPJ COMPUTATIONAL MATERIALS. 2023; Vol. 9, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1038/s41524-023-00972-2

相关杂志

免责声明

若用户需要出版服务，请联系出版商：HEIDELBERGER PLATZ 3, BERLIN, GERMANY, 14197。