期刊简介

Particles (ISSN 2571-712X) 是一本国际化、经过同行评审的开放获取期刊，主要发表涉及核物理和粒子物理领域的综述文章、研究论文和简短通讯，其范围还涵盖实验/理论高能物理和粒子天体物理等相关领域。目前，期刊已被ESCI (Web of Science)、Scopus、ADS等多个知名数据库收录。

2024 CiteScore：2.3 

2024 Impact Factor：3.0

Time to First Decision：23.8 Days

Acceptance to Publication：4.7 Days

01 期刊主题涵盖

核物理

粒子物理

天体物理

重离子碰撞

粒子加速器与碰撞

宇宙学

暗物质

黑洞与广义相对论

机器学习与人工智能在粒子、核与天体物理中的方法

02 主编简介

Prof. Dr. Armen Sedrakian

1. 德国法兰克福高级研究所 (FIAS)

2. 波兰弗罗茨瓦夫大学

中国编委名单 (部分)

副主编

孟杰 教授

北京大学

栏目主编 

Craig Roberts 教授

南京大学

黄旭光 教授

复旦大学

罗晓峰 教授

华中师范大学

王喆 副教授

清华大学

王群 教授

中国科学技术大学

精选文章

1.Constraints on Nuclear Symmetry Energy Parameters

核对称能参数的约束研究

https://doi.org/10.3390/particles6010003

2.Emergence of Hadron Mass and Structure

强子质量与结构的涌现机理

https://doi.org/10.3390/particles6010004

3.Shell Structure Evolution of U, Pu, and Cm Isotopes with Deformed Relativistic Hartree–Bogoliubov Theory in a Continuum

U、Pu 与 Cm 同位素壳结构演化的连续体变形相对论 Hartree–Bogoliubov 理论研究

https://doi.org/10.3390/particles8010019

4.Exploring the Distribution and Impact of Bosonic Dark Matter in Neutron Stars

中子星中玻色暗物质的分布特性及其作用机制

https://doi.org/10.3390/particles7010011

5. Towards Uncovering Dark Matter Effects on Neutron Star Properties: A Machine Learning Approach 

揭示暗物质对中子星性质影响的机器学习方法研究

https://doi.org/10.3390/particles7010005

6.Hyperon Production in Bi + Bi Collisions at the Nuclotron-Based Ion Collider Facility and Angular Dependence of Hyperon Spin Polarization

NICA装置中 Bi+Bi 碰撞的超子产生及其自旋极化的角度依赖性

https://doi.org/10.3390/particles7040060

特刊书推荐

1.Selected Papers from the “7th Workshop on the Nuclear Mass Table with DRHBc Theory”

Guest Editors:Dr. Shuangquan Zhang and Dr. Youngman Kim

https://www.mdpi.com/journal/particles/special_issues/DRHBc2024

2.Strong Interactions in the Standard Model: Massless Bosons to Compact Stars

Guest Editors:Dr. Minghui Ding, Prof. Dr. Craig Roberts, Prof. Dr. Sebastian Schmidt

https://www.mdpi.com/journal/forecasting/special_issues/XK0KU3ACU0

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