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Journal of Experimental and Theoretical Physics

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4171

中科院SCI期刊分区 WOS期刊分区历年影响因子历年发表投稿信息同类期刊

期刊缩写：

J. Exp. Theor. Phys.

影响因子：

ISSN：

print: 1063-7761
on-line: 1090-6509

研究领域：

物理-物理：综合

创刊年份：

1997年

h-index：

自引率：

9.10%

Gold OA文章占比：

0.55%

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：

https://www.springer.com/11447 http://jetp.ac.ru/

期刊介绍英文：

Journal of Experimental and Theoretical Physics is one of the most influential physics research journals. Originally based on Russia, this international journal now welcomes manuscripts from all countries in the English or Russian language. It publishes original papers on fundamental theoretical and experimental research in all fields of physics: from solids and liquids to elementary particles and astrophysics.

CiteScore：

CiteScore	SJR	SNIP	CiteScore排名
1.9	0.278	0.548	学科排名百分位大类：Physics and Astronomy 小类：General Physics and Astronomy 143 / 243 41%

发文信息

中科院SCI期刊分区

大类	小类	TOP期刊	综述期刊
4区物理与天体物理	4区物理：综合 PHYSICS, MULTIDISCIPLINARY	否	否

WOS期刊分区

学科分类
Q3PHYSICS, MULTIDISCIPLINARY

历年影响因子

2015年	0.9530
2016年	1.1960
2017年	1.2550
2018年	1.1190
2019年	1.1520
2020年	1.2900
2021年	1.1110
2022年	1.1000
2023年	1.0000

历年发表

2012年	241
2013年	254
2014年	245
2015年	255
2016年	244
2017年	248
2018年	232
2019年	222
2020年	216
2021年	189
2022年	130

投稿信息

出版周期：

Irregular

出版语言：

English

出版国家(地区)：

RUSSIA

审稿时长：

3-6 weeks

投稿网址：

http://www.jetp.ac.ru/cgi-bin/e/upload?a=files&id=826fa3763787ac8c1a6281cf348f40a5&first=1

出版商：

Pleiades Publishing

编辑部地址：

MAIK NAUKA/INTERPERIODICA/SPRINGER, 233 SPRING ST, NEW YORK, USA, NY, 10013-1578

PubMed链接：

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/nlmcatalog?term=1063-7761%5BISSN%5D

Journal of Experimental and Theoretical Physics - 最新文献

Magnetic Interparticle Interactions and Superparamagnetic Blocking of Powder Systems of Biogenic Ferrihydrite Nanoparticles

Pub Date : 2024-01-26 DOI: 10.1134/S1063776123120075 A. A. Krasikov, Yu. V. Knyazev, D. A. Balaev, S. V. Stolyar, V. P. Ladygina, A. D. Balaev, R. S. Iskhakov

Accuracy, Performance, and Transferability of Interparticle Potentials for Al–Cu Alloys: Comparison of Embedded Atom and Deep Machine Learning Models

Pub Date : 2024-01-26 DOI: 10.1134/S1063776123120208 E. O. Khazieva, N. M. Shchelkatchev, A. O. Tipeev, R. E. Ryltsev

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