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首頁 SCI Numerical Functional Analysis And Optimization雜志 雜志問答

《Numerical Functional Analysis And Optimization》雜志是幾區(qū)?

來源:學術(shù)之家整理 2025-03-18 15:36:57

《Numerical Functional Analysis And Optimization》雜志在中科院分區(qū)中位于:4區(qū)。

中科院分區(qū)在SCI期刊中具有重要地位,主要體現(xiàn)在以下幾個方面:

投稿參考:中科院分區(qū)為科研人員選擇投稿期刊提供了重要依據(jù)。高分區(qū)期刊通常具有較高的學術(shù)聲譽和影響力,科研人員可以根據(jù)自己的研究領(lǐng)域和成果水平,選擇合適分區(qū)的期刊投稿,提高論文被接受和發(fā)表的機會。

學術(shù)評價:國內(nèi)許多高校和科研機構(gòu)在對科研人員進行績效考核、職稱評定、科研獎勵等方面,常常將中科院分區(qū)作為重要的評價指標之一。

學術(shù)影響力提升:進入中科院分區(qū)表是對期刊學術(shù)質(zhì)量和影響力的一種認可,尤其是對于一些新興期刊或發(fā)展中的期刊來說,獲得較好的分區(qū)能夠吸引更多優(yōu)秀的稿件和讀者,進一步提升期刊的學術(shù)影響力。

雜志簡介

《Numerical Functional Analysis And Optimization》是一本在數(shù)學領(lǐng)域具有重要影響力的學術(shù)期刊,由出版社Taylor and Francis Ltd.出版,出版地區(qū)為:UNITED STATES。

一、基本信息

創(chuàng)刊時間:1979年
出版周期:Bimonthly
ISSN:0163-0563,E-ISSN:1532-2467

定位:

《數(shù)值泛函分析與優(yōu)化》是一本旨在開發(fā)和應(yīng)用數(shù)值分析、優(yōu)化和近似理論、控制理論、信號和圖像處理、逆問題和不適定問題、應(yīng)用和計算諧波分析、算子方程和非線性泛函分析中的泛函分析和算子理論方法的期刊。這些領(lǐng)域聯(lián)合中的高質(zhì)量論文并非都屬于 NFAO 的范圍。我們歡迎那些能夠顯著推動其領(lǐng)域發(fā)展并通過為應(yīng)用中出現(xiàn)的問題提供新的見解和重要結(jié)果來強化具體內(nèi)容的概括和抽象。另一方面,為了自身利益而進行的技術(shù)概括,以及對應(yīng)用的粉飾,或?qū)σ阎Y(jié)果和算法的變體,不適合這本期刊。

《數(shù)值泛函分析與優(yōu)化》每年發(fā)表約 70 篇論文。我們目前的政策是,每兩年只考慮一位作者/合著者提交的一篇論文。開創(chuàng)性論文除外。

二、內(nèi)容特色

內(nèi)容特色:文章風格兼顧專業(yè)性與可讀性,適合不同背景的讀者。

三、學科領(lǐng)域與覆蓋范圍

主要學科:數(shù)學-應(yīng)用數(shù)學。
覆蓋范圍:該刊發(fā)文范圍涵蓋MATHEMATICS, APPLIED等領(lǐng)域。

四、學術(shù)影響力與評價

影響因子與分區(qū):《Numerical Functional Analysis And Optimization》雜志的影響因子為1.4 ,JCR分區(qū):Q2區(qū),中科院分區(qū):大類學科:數(shù)學,分區(qū):4區(qū),小類學科:MATHEMATICS, APPLIED應(yīng)用數(shù)學,分區(qū):4區(qū)。

發(fā)文量與Gold OA占比:年發(fā)文量:66,Gold OA文章占比:4.07%。

Numerical Functional Analysis And Optimization中科院分區(qū)

中科院分區(qū)2023年12月升級版

大類學科 分區(qū) 小類學科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
數(shù)學 4區(qū) MATHEMATICS, APPLIED 應(yīng)用數(shù)學 4區(qū)

中科院分區(qū):中科院分區(qū)是SCI期刊分區(qū)的一種,是由中國科學院國家科學圖書館制定出來的分區(qū)。主要有兩個版本,即基礎(chǔ)版和升級版。2019年中國科學院文獻情報中心期刊分區(qū)表推出了升級版,實現(xiàn)了基礎(chǔ)版和升級版的并存過渡;升級版是對基礎(chǔ)版的延續(xù)和改進,將期刊由基礎(chǔ)版的13個學科擴展至18個,科研評價將更加明確。

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