Npj Computational Materials SCIE

国际简称：NPJ COMPUT MATER 参考译名：Npj 计算材料

主要研究方向：Mathematics-Modeling and Simulation 非预警期刊审稿周期： 6 Weeks

《Npj 计算材料》(Npj Computational Materials)是一本由Springer Nature出版的以Mathematics-Modeling and Simulation为研究特色的国际期刊，发表该领域相关的原创研究文章、评论文章和综述文章，及时报道该领域相关理论、实践和应用学科的最新发现，旨在促进该学科领域科学信息的快速交流。该期刊是一本开放期刊，近三年没有被列入预警名单。该期刊享有很高的科学声誉，影响因子不断增加，发行量也同样高。

1区中科院分区
Q1 JCR分区
220 年发文量
9.4 IF影响因子
开放是否OA
16 H-index
2015 创刊年份
1 issue/year 出版周期
English 出版语言

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.

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投稿热线：400-888-7501

Npj Computational Materials期刊信息

ISSN：2057-3960
出版语言：English
是否OA：开放
E-ISSN：2057-3960
出版地区：UNITED STATES
是否预警：否
出版商：Springer Nature
出版周期：1 issue/year
创刊时间：2015
开源占比：0.9953
Gold OA文章占比：99.71%
OA被引用占比：1
出版国人文章占比：0.18
出版撤稿占比：0
研究类文章占比：97.27%

Npj Computational Materials CiteScore评价数据（2024年最新版）

CiteScore

SJR

SNIP

CiteScore 指数

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%

名词解释：CiteScore 是衡量期刊所发表文献的平均受引用次数，是在 Scopus 中衡量期刊影响力的另一个指标。当年CiteScore 的计算依据是期刊最近4年（含计算年度）的被引次数除以该期刊近四年发表的文献数。例如，2022年的 CiteScore 计算方法为：2022年的 CiteScore =2019-2022年收到的对2019-2022年发表的文件的引用数量÷2019-2022年发布的文献数量注：文献类型包括：文章、评论、会议论文、书籍章节和数据论文。

Npj Computational Materials中科院评价数据

中科院 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 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

中科院 2021年12月旧的升级版

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

中科院 2021年12月基础版

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

中科院 2021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	2区	CHEMISTRY, PHYSICAL 物理化学 MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY 材料科学：综合	2区 2区

中科院 2020年12月旧的升级版

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

Npj Computational Materials JCR评价数据（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%

Npj Computational Materials历年数据统计

影响因子

中科院分区

Npj Computational Materials中国学者发文选摘

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