從本周起，將會介紹一些理論與計算化學領(lǐng)域的相關(guān)期刊。

每個期刊分為兩個部分來介紹：1.主要介紹期刊大致情況，以及期刊近五年發(fā)文的一些數(shù)據(jù)統(tǒng)計等內(nèi)容；2.將會選取過去一年在期刊中引用率排名前十的文章，進行概述。

期刊一：Advanced Theory and Simulations

目標及范圍

《先進理論與模擬》是一本跨學科的國際英語期刊，發(fā)表高質(zhì)量的科學成果，重點關(guān)注所有自然科學和醫(yī)學領(lǐng)域的理論方法、建模和模擬方法的發(fā)展和應(yīng)用，包括：

材料學、化學、凝聚態(tài)物理工程、能源生命科學、生物學、醫(yī)學大氣/環(huán)境科學、氣候科學、行星科學、天文學、宇宙學方法開發(fā)、數(shù)值方法、統(tǒng)計學等

先進理論與模擬的2022年影響因子為3.3(期刊引文報告(Clarivate Analytics, 2023))。ISSN: 2513-0390(在線)。目前每年12期。

讀者群

大氣/氣候研究人員、生物學家、生物技術(shù)專家、化學家、設(shè)備工程師、能源和/或環(huán)境研究人員、信息技術(shù)專家、生命科學家、材料科學家、數(shù)學家、醫(yī)學研究人員、物理學家、聚合物科學家

關(guān)鍵詞

應(yīng)用數(shù)學、天文學、大氣、電池、碳材料、化學、氣候、計算機模擬、凝聚態(tài)物質(zhì)、宇宙學、器件、電子學、能源、環(huán)境、生命科學、材料科學、方法開發(fā)、建模、納米技術(shù)、物理學、聚合物、統(tǒng)計學

自2018年發(fā)文以來至2022年近五年發(fā)文及其相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(注：此文所有的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，都是基于Elsevier旗下的Scopus數(shù)據(jù)庫。)

該期刊自2018年創(chuàng)刊以來，至2022年歷年發(fā)文量如下圖所示：

由圖所知，2018年創(chuàng)刊年發(fā)文量最少，2019年急劇上升，但2020年或許由于疫情原因，全年發(fā)文量下滑明顯，隨后兩年逐漸遞增，2022年發(fā)文量已經(jīng)達到兩百篇以上了，可見漲勢喜人。但總體上，該期刊全年發(fā)文量比較少，也不知是缺少宣傳還是故意控制發(fā)文量。

從個人發(fā)文量來看，來自日本名古屋大學的Adachi Yoshitaka，近五年發(fā)文量達到8篇，已經(jīng)是所有作者中發(fā)文量最多的了。

從歸屬機構(gòu)來看，發(fā)文量排名第一的來自中國科學院，高達41篇，第二名是獲得中國教育部資助的文章也高達25篇；第三名同樣是來自中國，中國科學院大學。值得注意的是，發(fā)文量排名前十的機構(gòu)中，有8所機構(gòu)或大學來自中國，剩下的兩所分別來自英國和德國，甚至前十名我們根本沒發(fā)現(xiàn)來自美國的大學或機構(gòu)，可見國人這些年的科研水平確實在穩(wěn)步提升。

再結(jié)合發(fā)文地區(qū)匯總來看，確實如我們所猜測的那樣，發(fā)文量前十的國家或地區(qū)中，中國發(fā)文量排名第一，高達320篇，遠遠領(lǐng)先于第二名的美國149篇。再結(jié)合5年發(fā)文總量來看，5年該期刊共發(fā)表了809篇文章，中國人或貢獻了將近40%，這體量確實體現(xiàn)了中國作為科研大國崛起的跡象。

接下來，我們簡單分析一下這五年該期刊發(fā)文的關(guān)鍵詞變化：

這是五年所有關(guān)鍵詞云圖的體現(xiàn)：

2018年至2022年的關(guān)鍵詞頻次前十的關(guān)鍵詞如下：

Density functional theory: 145次

Molecular dynamics: 114次

Calculations: 92次

Molecules: 57次

Energy gap: 50次

Machine learning: 49次

Computation theory: 47次

Electronic structure: 45次

Monolayers: 41次

Molecular dynamics simulations: 41次

這些關(guān)鍵詞主要與以下領(lǐng)域有關(guān)：

1. 計算化學和物理：關(guān)鍵詞如 "Density functional theory", "Molecular dynamics", "Calculations", "Molecules", "Energy gap", "Electronic structure", "Monolayers", 和 "Molecular dynamics simulations" 都與計算化學和物理有關(guān)，這些關(guān)鍵詞涉及到分子動力學模擬、能量差計算、電子結(jié)構(gòu)分析等。

2. 機器學習：關(guān)鍵詞 "Machine learning" 顯示出機器學習在這個時期的研究中占據(jù)了重要地位。

3. 計算理論：關(guān)鍵詞 "Computation theory" 可能涉及到計算機科學中的理論研究。

4. 這些關(guān)鍵詞反映了這五年間科研的主要方向和熱點主題。
   

如果再將這五年的關(guān)鍵詞頻次排名前十的關(guān)鍵詞做成直方圖，如下：

從2018年至2022年的關(guān)鍵詞頻次直方圖中，我們可以觀察到以下趨勢：

1. "Machine learning" 是這五年間持續(xù)出現(xiàn)的熱門關(guān)鍵詞，顯示出機器學習在這個時期的研究中占據(jù)了重要地位。

2. "Deep learning" 在2018年和2019年是熱門關(guān)鍵詞，但在之后的年份中頻次有所下降，可能反映出深度學習的研究熱度有所降低。

3. "Artificial Intelligence" 在2018年和2019年并未出現(xiàn)在前十的關(guān)鍵詞中，但在2020年至2022年間逐漸上升，成為了熱門關(guān)鍵詞，這可能反映出人工智能領(lǐng)域的研究越來越受到關(guān)注。

4. "COVID-19" 在2020年和2021年成為了熱門關(guān)鍵詞，這無疑是受到了新冠疫情的影響，許多研究開始關(guān)注這個主題。

5. "Neural networks" 在2018年和2019年是熱門關(guān)鍵詞，但在之后的年份中沒有出現(xiàn)，可能反映出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究相對于其他主題的關(guān)注度有所下降。

總的來說，這五年的關(guān)鍵詞變化反映了科研領(lǐng)域的熱點主題和趨勢，如機器學習和人工智能的持續(xù)熱度，以及新冠疫情對科研主題的影響。