《Inverse Problems》雜志影響因子:2。
期刊Inverse Problems近年評價數(shù)據(jù)趨勢圖
期刊影響因子趨勢圖
以下是一些常見的影響因子查詢入口:
(1)Web of Science:是查詢SCI期刊影響因子的權威平臺,收錄全球高質量學術期刊,提供詳細的期刊引證報告,包括影響因子、分區(qū)、被引頻次等關鍵指標。
(2)?Journal Citation Reports (JCR):JCR是科睿唯安旗下的一個網(wǎng)站,提供了期刊影響因子、引用數(shù)據(jù)和相關指標。用戶可以在該網(wǎng)站上查找特定期刊的影響因子信息。
(3)中科院SCI期刊分區(qū)表:提供中科院分區(qū)的期刊數(shù)據(jù)查詢,包括影響因子和分區(qū)信息。
《Inverse Problems》雜志是由IOP Publishing Ltd.出版社主辦的一本以數(shù)學-物理:數(shù)學物理為研究方向,OA非開放(Not Open Access)的國際優(yōu)秀期刊。
該雜志出版語言為Multi-Language,創(chuàng)刊于1985年。自創(chuàng)刊以來,已被SCIE(科學引文索引擴展板)等國內外知名檢索系統(tǒng)收錄。該雜志發(fā)表了高質量的論文,重點介紹了PHYSICS, MATHEMATICAL在分析和實踐中的理論、研究和應用。
?學術地位:在JCR分區(qū)中位列Q1區(qū),中科院分區(qū)為數(shù)學大類2區(qū),PHYSICS, MATHEMATICAL物理:數(shù)學物理小類2區(qū)。
期刊發(fā)文分析
機構發(fā)文量統(tǒng)計
機構 | 發(fā)文量 |
CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQ... | 40 |
UNIVERSITY OF LONDON | 22 |
HELMHOLTZ ASSOCIATION | 18 |
INSTITUT POLYTECHNIQUE DE PARIS | 18 |
UNIVERSITY OF GOTTINGEN | 17 |
UNIVERSITY OF NORTH CAROLINA | 17 |
CHINESE ACADEMY OF SCIENCES | 16 |
UNIVERSITY OF CAMBRIDGE | 16 |
UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM | 14 |
UNIVERSITY OF HELSINKI | 14 |
國家 / 地區(qū)發(fā)文量統(tǒng)計
國家 / 地區(qū) | 發(fā)文量 |
USA | 213 |
CHINA MAINLAND | 136 |
GERMANY (FED REP GER) | 111 |
France | 67 |
England | 61 |
Austria | 49 |
Finland | 28 |
Russia | 27 |
Italy | 20 |
Japan | 19 |
期刊引用數(shù)據(jù)次數(shù)統(tǒng)計
期刊引用數(shù)據(jù) | 引用次數(shù) |
INVERSE PROBL | 836 |
SIAM J IMAGING SCI | 141 |
INVERSE PROBL IMAG | 102 |
SIAM J APPL MATH | 93 |
SIAM J MATH ANAL | 83 |
GEOPHYSICS | 72 |
SIAM J NUMER ANAL | 72 |
IEEE T MED IMAGING | 68 |
PHYS MED BIOL | 61 |
IEEE T IMAGE PROCESS | 53 |
期刊被引用數(shù)據(jù)次數(shù)統(tǒng)計
期刊被引用數(shù)據(jù) | 引用次數(shù) |
INVERSE PROBL | 836 |
INVERSE PROBL IMAG | 213 |
J INVERSE ILL-POSE P | 176 |
INVERSE PROBL SCI EN | 131 |
SIAM J IMAGING SCI | 124 |
J COMPUT PHYS | 117 |
MATHEMATICS-BASEL | 107 |
SIAM J APPL MATH | 93 |
IEEE ACCESS | 92 |
MATH METHOD APPL SCI | 91 |
文章引用數(shù)據(jù)次數(shù)統(tǒng)計
文章引用數(shù)據(jù) | 引用次數(shù) |
Convexification of electrical impedance to... | 14 |
Learning the invisible: a hybrid deep lear... | 14 |
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Nonlocal low-rank and sparse matrix decomp... | 12 |
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A new version of the convexification metho... | 11 |
Blind image fusion for hyperspectral imagi... | 9 |