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Npj Computational Materials

Npj Computational Materials

Npj 计算材料

  • 1区 中科院分区
  • Q1 JCR分区
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期刊简介

《Npj Computational Materials》是由Springer Nature出版社于2015年创办的英文国际期刊（ISSN: 2057-3960，E-ISSN: 2057-3960），该期刊长期致力于材料科学：综合领域的创新研究，主要研究方向为Mathematics-Modeling and Simulation。作为SCIE收录期刊（JCR分区 Q1，中科院 1区），本刊采用OA开放获取模式（OA占比1%），以发表材料科学：综合领域等方向的原创性研究为核心（研究类文章占比97.27%%）。凭借严格的同行评审与高效编辑流程，期刊年载文量精选控制在220篇，确保学术质量与前沿性。成果覆盖Web of Science、Scopus等国际权威数据库，为学者提供推动材料科学领域高水平交流平台。

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投稿提示

Npj Computational Materials审稿周期约为 6 Weeks 。该刊近年未被列入国际预警名单，年发文量约220篇，录用竞争适中，主题需确保紧密契合材料科学前沿。投稿策略提示：避开学术会议旺季投稿以缩短周期，语言建议专业润色提升可读性。

  • 材料科学 大类学科
  • English 出版语言
  • 否 是否预警
  • SCIE 期刊收录
  • 220 发文量

中科院分区

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

中科院 SCI 期刊分区 2022年12月升级版

Top期刊 综述期刊 大类学科 小类学科
是 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

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

CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
CiteScore：15.3 SJR：2.447 SNIP：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%

期刊发文

  • 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

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