Advanced Theory And Simulations-影响因子2.9-首页

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Advanced Theory And Simulations 杂志简介

《Advanced Theory And Simulations》重点专注发布Multidisciplinary-Multidisciplinary领域的新研究，旨在促进和传播该领域相关的新技术和新知识。鼓励该领域研究者详细地发表他们的高质量实验研究和理论结果。该杂志创刊至今，在Multidisciplinary-Multidisciplinary领域，有较高影响力，对来稿文章质量要求较高，稿件投稿过审难度较大。欢迎广大同领域研究者投稿该杂志。

Advanced Theory And Simulations 杂志中科院分区

中科院SCI分区数据

中科院SCI期刊分区（2023年12月升级版）

大类学科	分区	小类学科	分区	Top期刊	综述期刊
工程技术	4区	MULTIDISCIPLINARY SCIENCES 综合性期刊	4区	否	否

中科院SCI期刊分区（2022年12月升级版）

大类学科	分区	小类学科	分区	Top期刊	综述期刊
工程技术	3区	MULTIDISCIPLINARY SCIENCES 综合性期刊	3区	否	否

中科院SCI期刊分区（2021年12月旧的升级版）

大类学科	分区	小类学科	分区	Top期刊	综述期刊
工程技术	3区	MULTIDISCIPLINARY SCIENCES 综合性期刊	3区	否	否

中科院SCI期刊分区（2021年12月基础版）

大类学科	分区	小类学科	分区	Top期刊	综述期刊
工程技术	3区	MULTIDISCIPLINARY SCIENCES 综合性期刊	3区	否	否

中科院SCI期刊分区（2021年12月升级版）

大类学科	分区	小类学科	分区	Top期刊	综述期刊
工程技术	3区	MULTIDISCIPLINARY SCIENCES 综合性期刊	3区	否	否

中科院SCI期刊分区（2020年12月旧的升级版）

大类学科	分区	小类学科	分区	Top期刊	综述期刊
工程技术	3区	MULTIDISCIPLINARY SCIENCES 综合性期刊	3区	否	否

中科院分区趋势图

影响因子趋势图

中科院JCR分区：中科院JCR期刊分区（又称分区表、分区数据）是中国科学院文献情报中心世界科学前沿分析中心的科学研究成果，是衡量学术期刊影响力的一个重要指标，一般而言，发表在1区和2区的SCI论文，通常被认为是该学科领域的比较重要的成果。

影响因子：是汤森路透(Thomson Reuters)出品的期刊引证报告(Journal Citation Reports,JCR)中的一项数据，现已成为国际上通用的期刊评价指标，不仅是一种测度期刊有用性和显示度的指标，而且也是测度期刊的学术水平，乃至论文质量的重要指标。

Advanced Theory And Simulations 杂志JCR分区

Web of Science 数据库（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：MULTIDISCIPLINARY SCIENCES	SCIE	Q1	31 / 134	77.2%

按JCI指标学科分区	收录子集	分区	排名	百分位
学科：MULTIDISCIPLINARY SCIENCES	SCIE	Q2	44 / 135	67.78%

Advanced Theory And Simulations CiteScore 评价数据（2024年最新版）

CiteScore：5.5
SJR：0.661
SNIP：0.687

CiteScore 排名

学科类别	分区	排名	百分位
大类：Mathematics 小类：Statistics and Probability	Q1	23 / 278	91%
大类：Mathematics 小类：Multidisciplinary	Q1	23 / 171	86%
大类：Mathematics 小类：Numerical Analysis	Q1	15 / 88	83%
大类：Mathematics 小类：Modeling and Simulation	Q1	64 / 324	80%

CiteScore趋势图

年发文量趋势图

CiteScore：是由Elsevier2016年发布的一个评价学术期刊质量的指标，该指标是指期刊发表的单篇文章平均被引用次数。CiteScore和影响因子的作用是一样的，都是可以体现期刊质量的重要指标，给选刊的作者了解期刊水平提供帮助。

Advanced Theory And Simulations 杂志发文统计

文章名称引用次数
Highly Efficient Ammonia Synthesis Electrocatalyst: Single Ru Atom on Naturally Nanoporous Carbon Materials28
Deep Learning Reveals Underlying Physics of Light-Matter Interactions in Nanophotonic Devices22
A Deep Learning Approach to Identify Local Structures in Atomic-Resolution Transmission Electron Microscopy Images21
Machine-Learning Designs of Anisotropic Digital Coding Metasurfaces18
Recent Progress in the Theoretical Investigation of Electrocatalytic Reduction of CO215
Machine Learning Augmented Discovery of Chalcogenide Double Perovskites for Photovoltaics15
Energy Landscapes for Proteins: From Single Funnels to Multifunctional Systems14
High-Performance Terahertz Sensing at Exceptional Points in a Bilayer Structure14
1D SbSeI, SbSI, and SbSBr With High Stability and Novel Properties for Microelectronic, Optoelectronic, and Thermoelectric Applications14
Hydrolytic Stability of Boronate Ester-Linked Covalent Organic Frameworks13
国家/地区发文量
CHINA MAINLAND160
USA101
GERMANY (FED REP GER)44
England31
Australia29
Japan23
France17
Sweden17
Canada16
Italy14
机构发文发文量
CHINESE ACADEMY OF SCIENCES33
UNITED STATES DEPARTMENT OF ENERGY (DOE)16
UNIVERSITY OF LONDON15
UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM14
CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE (CNRS)12
UNIVERSITY SYSTEM OF GEORGIA10
BEIHANG UNIVERSITY8
INDIAN INSTITUTE OF TECHNOLOGY SYSTEM (IIT SYSTEM)8
PEKING UNIVERSITY8
SOUTHEAST UNIVERSITY - CHINA8