《Numerical Functional Analysis And Optimization》杂志影响录用的因素有哪些？

《Numerical Functional Analysis And Optimization》杂志是一本专注于数学领域的高质量期刊，该杂志的录用率受多种因素影响，想具体了解可联系杂志社或咨询在线客服。

《Numerical Functional Analysis And Optimization》杂志的录用率受多种因素影响，具体如下：

年发文量：《Numerical Functional Analysis And Optimization》杂志年发文量为：66篇。年发文量较大的期刊，相对而言录用率会高一些。

质量与创新性：论文的科学性、严谨性、数据可靠性以及创新性是关键。

期刊分区：《Numerical Functional Analysis And Optimization》杂志在中科院的分区为4区，而在JCR的分区为Q2。

论文质量：包括研究设计的合理性、数据的可靠性、分析方法的科学性等。

影响力与排名：《Numerical Functional Analysis And Optimization》杂志IF影响因子为：1.4。高影响力的期刊通常对论文质量要求更高，录用率相对较低。

审稿流程：严格的多轮审稿流程会筛选掉部分稿件，导致录用率下降。

投稿数量：在特定时期内，若大量研究者集中向某期刊投稿，会导致稿件堆积，录用率下降。

SCI期刊的录用率受多重因素影响，作者应根据自身研究特点选择合适的期刊，并确保稿件质量以提高录用机会，投稿前务必仔细阅读期刊的投稿指南，并与杂志社保持良好沟通。

《Numerical Functional Analysis And Optimization》杂志简介

中文简称：数值泛函分析与优化
国际标准简称：NUMER FUNC ANAL OPT
出版商：Taylor and Francis Ltd.
出版周期：Bimonthly
出版年份：1979年
出版地区：UNITED STATES
ISSN：0163-0563
ESSN：1532-2467
研究方向：数学 - 应用数学

《数值泛函分析与优化》是一本旨在开发和应用数值分析、优化和近似理论、控制理论、信号和图像处理、逆问题和不适定问题、应用和计算谐波分析、算子方程和非线性泛函分析中的泛函分析和算子理论方法的期刊。这些领域联合中的高质量论文并非都属于 NFAO 的范围。我们欢迎那些能够显著推动其领域发展并通过为应用中出现的问题提供新的见解和重要结果来强化具体内容的概括和抽象。另一方面，为了自身利益而进行的技术概括，以及对应用的粉饰，或对已知结果和算法的变体，不适合这本期刊。

《数值泛函分析与优化》每年发表约 70 篇论文。我们目前的政策是，每两年只考虑一位作者/合著者提交的一篇论文。开创性论文除外。

在中科院分区表中，大类学科为数学4区， 小类学科为MATHEMATICS, APPLIED应用数学4区。

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