Npj Computational Materials SCIE
國際簡稱：NPJ COMPUT MATER 參考譯名：Npj 計算材料
主要研究方向：Mathematics-Modeling and Simulation 非預警期刊 審稿周期： 6 Weeks
《Npj 計算材料》(Npj Computational Materials)是一本由Springer Nature出版的以Mathematics-Modeling and Simulation為研究特色的國際期刊，發表該領域相關的原創研究文章、評論文章和綜述文章，及時報道該領域相關理論、實踐和應用學科的最新發現，旨在促進該學科領域科學信息的快速交流。該期刊是一本開放期刊，近三年沒有被列入預警名單。該期刊享有很高的科學聲譽，影響因子不斷增加，發行量也同樣高。
npj Computational Materials publishes high-quality research papers that apply computational approaches for the design of new materials, and for enhancing our understanding of existing ones. New computational techniques – and the refinement of current approaches – that facilitate these aims are also welcome, as are experimental papers that complement computational findings.
Representative journal scope includes:
application and development of existing and emerging theoretical and simulation approaches for the study of materials in their entirety (organic and inorganic).
structure and property prediction of new materials, such as by the ‘materials by design’ paradigm.
significant new understanding of materials fundamentals, behavior and properties.
integrative/complementary experimental works that serve to validate, support and extend computational findings.
high-throughput techniques – both computational and experimental – for large data set generation, and materials data mining.
Npj Computational Materials期刊信息
- ISSN：2057-3960
- 出版語言：English
- 是否OA：開放
- E-ISSN：2057-3960
- 出版地區：UNITED STATES
- 是否預警：否
- 出版商：Springer Nature
- 出版周期：1 issue/year
- 創刊時間：2015
- 開源占比：0.9953
- Gold OA文章占比：99.71%
- OA被引用占比：1
- 出版國人文章占比：0.18
- 出版撤稿占比：0
- 研究類文章占比：97.27%
Npj Computational Materials CiteScore評價數據（2024年最新版）
| CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore 指數 | ||||||||||||||||||||
| 15.3 | 2.447 | 2.017 |
|
名詞解釋：CiteScore 是衡量期刊所發表文獻的平均受引用次數，是在 Scopus 中衡量期刊影響力的另一個指標。當年CiteScore 的計算依據是期刊最近4年（含計算年度）的被引次數除以該期刊近四年發表的文獻數。例如，2022年的 CiteScore 計算方法為：2022年的 CiteScore =2019-2022年收到的對2019-2022年發表的文件的引用數量÷2019-2022年發布的文獻數量 注：文獻類型包括：文章、評論、會議論文、書籍章節和數據論文。
Npj Computational Materials中科院評價數據
中科院 2023年12月升級版
| Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學科 | 小類學科 | ||
| 否 | 否 | 材料科學 | 1區 | MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY 材料科學：綜合 CHEMISTRY, PHYSICAL 物理化學 | 1區 2區 |
中科院 2022年12月升級版
| Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學科 | 小類學科 | ||
| 是 | 否 | 材料科學 | 1區 | MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY 材料科學：綜合 CHEMISTRY, PHYSICAL 物理化學 | 1區 2區 |
中科院 2021年12月舊的升級版
| Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學科 | 小類學科 | ||
| 否 | 否 | 材料科學 | 2區 | CHEMISTRY, PHYSICAL 物理化學 MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY 材料科學：綜合 | 2區 2區 |
中科院 2021年12月基礎版
| Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學科 | 小類學科 | ||
| 是 | 否 | 工程技術 | 1區 | CHEMISTRY, PHYSICAL 物理化學 MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY 材料科學：綜合 | 2區 2區 |
中科院 2021年12月升級版
| Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學科 | 小類學科 | ||
| 否 | 否 | 材料科學 | 2區 | CHEMISTRY, PHYSICAL 物理化學 MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY 材料科學：綜合 | 2區 2區 |
中科院 2020年12月舊的升級版
| Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學科 | 小類學科 | ||
| 否 | 否 | 材料科學 | 2區 | CHEMISTRY, PHYSICAL 物理化學 MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY 材料科學：綜合 | 2區 2區 |
Npj Computational Materials JCR評價數據（2023-2024年最新版）
| 按JIF指標學科分區 | 收錄子集 | 分區 | 排名 | 百分位 |
| 學科：CHEMISTRY, PHYSICAL | SCIE | Q1 | 32 / 178 |
82.3% |
| 學科：MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY | SCIE | Q1 | 59 / 438 |
86.6% |
| 按JCI指標學科分區 | 收錄子集 | 分區 | 排名 | 百分位 |
| 學科：CHEMISTRY, PHYSICAL | SCIE | Q1 | 26 / 178 |
85.67% |
| 學科：MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY | SCIE | Q1 | 54 / 438 |
87.79% |
Npj Computational Materials歷年數據統計
影響因子
中科院分區
Npj Computational Materials中國學者發文選摘
-
1、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
-
2、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
-
3、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
-
4、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
-
5、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
-
6、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
-
7、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
-
8、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
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中科院 1區 JCR Q1
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