理论性论文好发表吗

相对来说理论的容易点，因为理论的资料要好找。应用研究的必须是真实的研究对象，案例也必须有一定真实性的案例才好写。但是理论的，只要是查找理论书籍就可以完成。

可以。理论架构没有被证实的论文可以发表，但是这类论文会受到审稿人和编辑的更加严格的评估和审查。在学术界中，发表论文需要通过同行评议（peer-review）的过程，确保论文的质量和可靠性。如果论文的理论架构没有被证实，有几率会引起审稿人和编辑的怀疑和困惑，需要作者提供更多的证据和实验证据来支持其理论架构。对于这种情况，作者可以选择在论文中提出自己的理论架构，但需要在文章中明确标注其未被证实，并且需要提供充分的论据和实验证据来支持其理论。

发表一篇学术论文（特别是SCI、SSCI）不是一件很简单的事情，往往需要经历一个相对漫长的过程。对于科研新手而言，可能比较好奇发表一篇学术论文需要经过哪些步骤，今天就以理工科生发表SCI为例来谈一谈。第一步，数据收集要想发论文，首先得有拿得出手的东西，对理工科生来说，就必须有值得发表的数据，因此收集数据是发表一篇学术论文的第一步（此处忽略选题、文献调研等前期工作）。一般来说，理论性的论文可以将一些理论计算、仿真分析等结果作为数据，构成一篇论文；工程性的论文，往往需要实验数据，如果再结合一些理论分析（增加实验结果的可信度），会给文章加分不少。看过这么多文献，我发现比较牛逼的文章往往有深厚的理论分析。收集数据是第一步，也是最难、最耗时间的一步，因为你的数据是否漂亮一定程度决定了论文的创新性和价值。为了获得好的数据，好课题的重要性不言而喻，但更需要的是潜心钻研、经得住磨炼的精神。实验往往是残酷的，可能10次实验里前9次都是失败的，只有最后一次成功了，可能干脆全崩了，这时我们的心态也有可能跟着崩了。因此，不能害怕失败，就算失败了也要稳住心态，分析失败的原因，从而找出解决办法，一步一步完善实验。理论计算和仿真分析，有时比做实验更有挑战，因为往往只有具备深厚的数学和专业基础才能做好这一块，这不是一日之功就能完成的，往往需要长期的知识积累和很强的学习能力。当接触了一个新的方向时，我们对其理论背景往往不是非常熟悉，这时大量阅读文献，特别是英文书籍就很有必要，这个过程是痛苦且漫长的。第二步，数据处理/科研绘图数据很重要，数据分析也不能轻视。运用适当的数据分析方法有助于我们掌握数据的特点和内在规律，引发我们新的思考。因为论文的讨论（discussion）部分都是围绕数据展开的，数据的特点更丰富，值得说的点就更多，写起文章来也更容易。论文中的图（Figure）除了数据图还有示意图，炫酷的示意图能给论文增加不少印象分，相信审稿人看到一篇作图水平非常高的论文心情都会好很多吧。像CNS这种级别的论文的作图那叫一个赏心悦目，据说有个学者为了将一颗白菜的三维图做的更漂亮，买了一车的白菜来研究！因此掌握一定的数据处理/科研绘图能力非常重要，平时可以学一下相关的软件，知乎上有个相关的帖子打击可以点击“阅读原文”看一下。第三步，论文撰写数据处理好了，下一步自然就是撰写论文了。有了好东西，得把它说得漂亮才行，就像你开发了个好产品，但是卖得不好也没用。学术论文的结构总是差不多，相信文献看多了之后就发现，总是少不了摘要（abstract）、前言（introduction）、结果（results）、讨论（discussion）、总结（conclusion）等几个部分。在写论文初稿时，不要想着论文的排版，只管把该写的内容写下来就好（word单栏即可，或者LaTeX）。初稿完成后，再根据想要投稿的期刊的格式要求对论文进行排版，一般来说期刊会在官网提供投稿模板（template），按照要求修改格式即可。其实，投稿论文（manuscript）的格式要求和最后发表的格式往往并不一样，涉及到的都是一些比较简单的排版（字体大小、论文结构、图表等 ），因此完全不用为排版担心。因为发表前，期刊编辑会按照发表格式的要求对论文进行重新排版的。总之记住一点，写论文时把重点放在内容上，而不是格式上。论文撰写过程中，英文的表达非常重要，因此平时在文献阅读过程中，要养成积累优秀句型的习惯，做好笔记，拿来即用。前面有几期介绍过一些有助于论文写作的网站，如《论文写作时，堪称神器的网站！》。如果对自己的英文写作不够自信，最好请外国人或者相关的机构润色一下。