Уважаемые коллеги, доброго времени суток! Представляем вам британское научное издание International Journal for Numerical Methods in Engineering. Журнал имеет первый квартиль, издаётся в John Wiley and Sons Ltd., его SJR за 2021 г. равен 1,233, импакт-фактор 3,021, печатный ISSN - 0029-5981, электронный - 1097-0207, предметные области - Численный анализ, Прикладная математика, Техническая разработка (инжиниринг). Вот так выглядит обложка:
Здесь два редактора - Рене де Борст, контактные данные - r.deborst@sheffield.ac.uk
и Чарбел Фархат - cfarhat@stanford.edu.
Дополнительные публикационные контакты - r.deborst@sheffield.ac.uk, ijnmeuk@wiley.com, NMEproofs@wiley.com.
К публикации принимаются оригинальные статьи, описывающие значительные, новые разработки в области численных методов, применимых к инженерным задачам. Журнал известен тем, что приветствует публикации в широком спектре областей вычислительной техники, включая вычислительные проблемы в области сокращения моделей, количественной оценки неопределенности, верификации и валидации, обратного анализа и стохастических методов, оптимизации, элементной технологии, методов решения и параллельных вычислений, повреждений и разрушения, механики в микро- и наномасштабах, низкоскоростная гидродинамика, взаимодействие жидкости и структуры, электромагнетизм, явления связанной диффузии, а также оценка ошибок и генерация сетки. Это не исчерпывающий список и особенно приветствуются статьи по многомасштабным, мультифизическим или междисциплинарным проблемам, а также по новым, появляющимся темам. Рукописи должны содержать достаточное оригинальное числовое содержание и генерировать новые знания, применимые к общим классам инженерных задач, а не ограничиваться применением существующих методов или предлагать постепенные улучшения существующих методов. Журнал публикует полноформатные статьи, объем которых обычно не должен превышать 30 страниц и короткие сообщения, объем которых может составлять не более восьми журнальных страниц. Обсуждения статей в печати могут быть опубликованы, но статьи, состоящие из двух частей, не будут рассматриваться для рецензирования.
Адрес издания - https://onlinelibrary.wiley.com/journal/10970207
Пример статьи, название - Space-local reduced-order bases for accelerating reduced-order models through sparsity. Заголовок (Abstract) - Projection-based model order reduction (PMOR) methods based on linear or affine approximation subspaces accelerate numerical predictions by reducing the dimensionality of the underlying computational models. The state of the art of PMOR includes approximation methods based on state-local subspaces - that is, subspaces associated with different regions of the solution manifold - and methods based on adaptive reduced-order bases. For challenging applications such as those associated with highly nonlinear problems, such methods accelerate traditional PMOR by controling the dimension of the reduced-order basis and associated projection-based reduced-order model (PROM). This paper proposes an alternative as well as complementary approach for accelerating PMOR based on introducing sparsity into the reduced-order basis, in order to enhance the computational efficiency of the associated PROM. Specifically, the proposed approach introduces sparsity in PMOR by partitioning the computational domain rather than, or in addition to, the solution manifold, and therefore leads to the concept of a space-local reduced-order basis. This concept is compatible with both concepts of a state-local reduced-order basis and hyperreduction. It is demonstrated for two computational fluid dynamics problems in turbulent flow applications. Acceleration factors of the order of 1.5 relative to traditional PMOR and CPU time speedup factors of several orders of magnitude relative to high-dimensional models are reported.