ACM Transactions on Modeling and Computer Simulation

SCI期刊
ACM Transactions on Modeling and Computer Simulation
中文名称:
Acm 建模和计算机模拟交易
期刊缩写:
ACM Trans. Model. Comput. Simul.
影响因子:
0.7
ISSN:
print: 1049-3301
on-line: 1558-1195
研究领域:
工程技术-计算机:跨学科应用
h-index:
43
自引率:
22.20%
Gold OA文章占比:
1.49%
原创研究文献占比:
100.00%
SCI收录类型:
Science Citation Index Expanded (SCIE) || Scopus (CiteScore)
期刊官网:
期刊介绍英文:
The ACM Transactions on Modeling and Computer Simulation (TOMACS) provides a single archival source for the publication of high-quality research and developmental results referring to all phases of the modeling and simulation life cycle. The subjects of emphasis are discrete event simulation, combined discrete and continuous simulation, as well as Monte Carlo methods. The use of simulation techniques is pervasive, extending to virtually all the sciences. TOMACS serves to enhance the understanding, improve the practice, and increase the utilization of computer simulation. Submissions should contribute to the realization of these objectives, and papers treating applications should stress their contributions vis-á-vis these objectives.
CiteScore:
CiteScoreSJRSNIPCiteScore排名
2.50.3380.674
学科
排名
百分位
大类:Mathematics
小类:Modeling and Simulation
187 / 324
42%
大类:Computer Science
小类:Computer Science Applications
516 / 817
36%
发文信息
中科院SCI期刊分区
大类 小类 TOP期刊 综述期刊
4区 计算机科学
4区 计算机:跨学科应用 COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS
4区 应用数学 MATHEMATICS, APPLIED
WOS期刊分区
学科分类
Q4COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS
Q3MATHEMATICS, APPLIED
历年影响因子
2015年0.5560
2016年1.0000
2017年0.9310
2018年1.8720
2019年1.3800
2020年1.0750
2021年0.8510
2022年0.9000
2023年0.7000
历年发表
2012年20
2013年32
2014年29
2015年41
2016年30
2017年26
2018年35
2019年34
2020年25
2021年26
2022年29
投稿信息
出版周期:
Quarterly
出版语言:
English
出版国家(地区):
UNITED STATES
审稿时长:
>12 weeks
出版商:
Association for Computing Machinery (ACM)
编辑部地址:
ASSOC COMPUTING MACHINERY, 2 PENN PLAZA, STE 701, NEW YORK, USA, NY, 10121-0701

ACM Transactions on Modeling and Computer Simulation - 最新文献

Reproducibility Report for the Paper:

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A Toolset for Predicting Performance of Legacy Real-Time Software Based on the RAST Approach

Pub Date : 2024-06-20 DOI: 10.1145/3673897 Juri Tomak, Sergei Gorlatch

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