终于看到小中能为真爱疯狂了

草头将军

高级灌水师
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第二牛博士论文:一篇千字博士论文,成就两诺贝尔物理学奖

世上最牛博士论文是这样的!_青塔网 (cingta.com)

没必要长篇大论,千把字足以

实例:德布罗意是个贵族花花公子,本科历史学专业的,后来实在闲着无聊去读了5年博士,最后交的博士论文是一页纸,还涉嫌“抄袭”


答辩委员会气得都不想让他答辩。他的导师、著名物理学家朗之万感到很没面子,自己学生毕业不了真耻辱,于是他鼓动了爱因斯坦一起帮着求情:让这小子过了吧,他老爸是法国内政部长,咱惹不起。那篇“垃圾”论文后来被薛定谔看到了,薛定谔看着这页论文苦思冥想了一个月,发表了量子力学里最重要的理论之一的“薛定谔方程”薛定谔的猫也成为最有趣的一只猫。

德布罗意因这篇论文所阐述的观点获得了诺贝尔物理学奖。薛定谔凭借德布罗意的这篇论文对量子力学作出了杰出贡献,从一名普通而不得志的讲师一跃成为了一名伟大的科学家并获得了诺贝尔物理学奖。可以说,一篇1页纸的博士论文成就2个诺贝尔物理学奖可谓前无古人,估计也是后无来者。由此看来,最牛的论文不必象张五常那样连载,一页A4的纸足矣。不过我想德布罗意要是在中国读博士就惨了,论文因为字数太少,根本连答辩的资格都没有。

不得不说两句:德布罗意幼年即失去双亲,被他的哥哥莫里斯公爵(也是一名杰出的物理学家)一手养大,在他1924年的著名博士论文之前一年,德布罗意就已连续发表三篇论文提出物质波的猜想,至于博士论文是几页纸,这个我还没考证过。

关于薛定谔:薛定谔多才多艺,会4种语言,出过诗集。另外他于1944年出版的《生命是什么》,吸引了一大批物理学家转向生物学研究。其中包括后来双螺旋的发现者沃森和克里克。所以,这帮牛人并不一定像人们想象那样传奇,也不能把其成功单纯归结为偶然的因素。
 
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aottawa

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2014-04-22
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长度跟哪个学校好坏没有关系,
这个MIT Ph.D 论文139页:

要写长容易的很,literature review, 你把历史上所有相关的研究文章都讨论一下,引用就能几百页。
渥太华大学的博士论文要求:

1. General Requirements
...........
The thesis may be in English or French. As a rough guide to length, recent MASc theses in the
Department have ranged from 50 to 150 pages, with an average length of 90 pages, and PhD theses have
ranged from 100 - 300 pages with an average of 160, in all cases excluding appendices. The thesis
should include sufficient detail to allow other researchers to repeat the work, but should not
unnecessarily repeat information which is readily available elsewhere.

说是最少100页,但大概没人会写100页,除非他不想过。 :evil:
 

ccc

难得糊涂
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double-space,180页到200页可以了。
 
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cottoncandy

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厉害呀,300页装订一册,要装8本。给老师,学校,自己,家长各一套,一共32本:good::good::good:
 

向问天

日月神教光明左使
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发现DNA双螺旋的论文只有一页。
 

FlyingEagle

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The 28-page PhD thesis 不仅 won the Nobel Memorial Prize in Economic Sciences in 1994,而且help the film "A Beautiful Mind" won four Academy Awards, including Best Picture.

Nash earned a PhD in 1950 with a 28-page dissertation on non-cooperative games.

The thesis contained the definition and properties of the Nash equilibrium, a crucial concept in non-cooperative games. Nash won the Nobel Memorial Prize in Economic Sciences in 1994 because of his 28-page PhD thesis.

Sylvia Nasar's biography of Nash, A Beautiful Mind, was published in 1998. A film by the same name was released in 2001, directed by Ron Howard with Russell Crowe playing Nash; it won four Academy Awards, including Best Picture.


《庆余年》诗歌比赛大会,范闲胸有成竹,不管你们写多少诗歌,我只需写1首,即可横扫你们所有的诗歌
 

wangmayou

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这位CS博士,(假如没有任何抄袭),能写出2840页的论文,老掐得给他点赞。按理说这类CS方面的博士,如果就是为了未来毕业找个大厂的6位数收入的工作,犯不着整出2840页出来,这种事情,没有内心的真爱是做不到的。

各位想想,你现在做的工作还是学业,有多少是出自内心的真实的喜欢?有真爱么?

如果老中,小中有更多的人像这样,INNOVATION创新根本不是梦。




华人学生写出2840页博士论文:目录31页感谢名单20页​

文章来源: HK01 于 2021-01-26 18:23:22 - 新闻取自各大新闻媒体,新闻内容并不代表本网立场!
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一篇论文的篇幅竟然多达数千页,比很多教材都要厚,这简直无法想象。不过,学术界的"能人异士"层出不穷,德州大学奥斯汀分校的CS博士生Zhao Song就做到了。

b28223144033BLIOMvYJ.jpg


这是一篇2019年8月提交的博士论文,总篇幅达到了2840页,其中目录就占了31页。此外在致谢部分,论文作者还以整整20页的篇幅感谢了合作者、提供宝贵意见以及读博期间帮助过他的人



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b28223144067vIx1ox67.jpg


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不过,作者在论文第1页做了免责声明,表示:”这篇论文不符合德州大学奥斯汀分校当前的写作格式指南,论文仅供参考使用。”下面让我们简单了解下这篇巨长的博士论文到底讲了些什么。

矩阵(matrix)在很多理论计算器科学和机器学习问题中发挥至关重要的作用。在这篇博士论文中,作者旨在提供对矩阵的更好理解,并且文中的很多见解对古老的、已经得到充分研究的算法问题带来了改进。具体来讲,作者从三个层面对计算器科学和机器学习领域的矩阵展开了研究。

首先,他探究了矩阵在优化算法中的作用。作者研究了大量的矩阵优化问题,并针对线性规划、经验风险最小化、常微分方程和深度神经网络提供了新的求解方法和结果。其中,在线性规划优化问题中,作者提出了一种在当前矩阵乘法时间上运行的新算法,并表示gaisuan”解决了停滞了三十年之久的研究障碍”。此外,该算法可以泛化至多种多样的凸优化问题,即经验风险最小化问题。具体算法如下所示:

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论文截图(utexas.edu)

然后,他探究了随机矩阵中的集中不等式问题。具体来讲,作者将大量的切尔诺夫(Chernoff)类型的标量集中不等式和斯宾塞(Spencer)类型的差异定理泛化到矩阵中。

标量随机变量集中的切尔诺夫边界是随机算法分析中的基本工具。过去十年,切尔诺夫边界的矩阵泛化得到广泛应用,但这种泛化存在着一定的限制,并且是否可以消除这些限制的问题也悬而未决。通过提供大量更宽松独立性假设条件下新的矩阵切尔诺夫边界,作者对这一问题给出了肯定的答案。

以下为定理8.1.1:k均匀强瑞利分布(Strongly Rayleigh Distribution)的矩阵切尔诺夫边界。

b28223144120anOkDVve.jpg


论文截图(utexas.edu)

斯宾塞定理是差异理论中的一个著名结果,但如何将斯宾塞定理泛化至矩阵设置中这个重要问题却没有得到解决。作者在这方面取得了一些进展,并证明了在某些限制设置条件下斯宾塞定理可以实现矩阵泛化。并且,文中的结果可以泛化至著名的卡迪森-辛格猜想(Kadison-Singer conjecture)问题。

以下为定理1.3.4:卡迪森- 辛格问题。

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论文截图(utexas.edu)

最后,他提出了一系列求解矩阵问题的新算法。新算法大致可以分为两类:矩阵分解问题和结构化重建问题。在矩阵分解算法上,针对各种低秩矩阵分解,作者提出了新的算法,包括一些新的固定参数可处理的算法;在结构化重建算法上,针对一些具有结构矩阵的重建任务,给出了新的算法。例如,作者重新考虑了L2/L2的压缩感知问题,提出了编码速度更快和列稀疏更小的算法。此外,作者还给出了针对傅里叶变换(Fourier transform)的快速算法等。

论文作者Zhao Song本科毕业于The Simons Institute for the Theory of Computing,获得了Computer Science学士学位,博士毕业于University of Texas at Austin Computer Science学系,由Eric Price教授指导。在进入得克萨斯大学之前,Zhao Song曾是哈佛大学的访问学者,也在IBM研究中心实习过。

Zhao Song的研究领域广泛,涉及机器学习、理论计算器科学和数学,如深度学习理论、对抗样本、强化学习、线性回归、矩阵/ 张量分解、线性规划、傅立叶变换等。论文被引用次数超过2000次:

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读博士不写论文干什么?难道写论文还要搂着点?
 

wangmayou

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一般有价值的论文顶多十几页,两千多页的肯定是废话连篇。
博士论文和杂志论文不一样的吧。一般来说发表一篇杂志论文肯定不能毕业。
 

billwanhua

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2005-07-07
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博士论文和杂志论文不一样的吧。一般来说发表一篇杂志论文肯定不能毕业。
也不一定,我认识一个人在多大跟一个Rotman School of Management 大牛读博士,一篇论文都没有出,毕业了马上拿到了香港大学的教授职位。
主要看导师级别,然后你虽然没有发表,但是博士论文中已经包含了创新研究可以毕业。
当然他的导师是大牛,对文章要求特别高,他毕业以后才发表文章。

这上面说Rotman毕业的88%都当上了academic position, 这个相当牛,目前一般大学10%?
 
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uglyducking

从前有座山
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这位CS博士,(假如没有任何抄袭),能写出2840页的论文,老掐得给他点赞。按理说这类CS方面的博士,如果就是为了未来毕业找个大厂的6位数收入的工作,犯不着整出2840页出来,这种事情,没有内心的真爱是做不到的。

各位想想,你现在做的工作还是学业,有多少是出自内心的真实的喜欢?有真爱么?

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华人学生写出2840页博士论文:目录31页感谢名单20页​

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一篇论文的篇幅竟然多达数千页,比很多教材都要厚,这简直无法想象。不过,学术界的"能人异士"层出不穷,德州大学奥斯汀分校的CS博士生Zhao Song就做到了。

b28223144033BLIOMvYJ.jpg


这是一篇2019年8月提交的博士论文,总篇幅达到了2840页,其中目录就占了31页。此外在致谢部分,论文作者还以整整20页的篇幅感谢了合作者、提供宝贵意见以及读博期间帮助过他的人



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不过,作者在论文第1页做了免责声明,表示:”这篇论文不符合德州大学奥斯汀分校当前的写作格式指南,论文仅供参考使用。”下面让我们简单了解下这篇巨长的博士论文到底讲了些什么。

矩阵(matrix)在很多理论计算器科学和机器学习问题中发挥至关重要的作用。在这篇博士论文中,作者旨在提供对矩阵的更好理解,并且文中的很多见解对古老的、已经得到充分研究的算法问题带来了改进。具体来讲,作者从三个层面对计算器科学和机器学习领域的矩阵展开了研究。

首先,他探究了矩阵在优化算法中的作用。作者研究了大量的矩阵优化问题,并针对线性规划、经验风险最小化、常微分方程和深度神经网络提供了新的求解方法和结果。其中,在线性规划优化问题中,作者提出了一种在当前矩阵乘法时间上运行的新算法,并表示gaisuan”解决了停滞了三十年之久的研究障碍”。此外,该算法可以泛化至多种多样的凸优化问题,即经验风险最小化问题。具体算法如下所示:

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论文截图(utexas.edu)

然后,他探究了随机矩阵中的集中不等式问题。具体来讲,作者将大量的切尔诺夫(Chernoff)类型的标量集中不等式和斯宾塞(Spencer)类型的差异定理泛化到矩阵中。

标量随机变量集中的切尔诺夫边界是随机算法分析中的基本工具。过去十年,切尔诺夫边界的矩阵泛化得到广泛应用,但这种泛化存在着一定的限制,并且是否可以消除这些限制的问题也悬而未决。通过提供大量更宽松独立性假设条件下新的矩阵切尔诺夫边界,作者对这一问题给出了肯定的答案。

以下为定理8.1.1:k均匀强瑞利分布(Strongly Rayleigh Distribution)的矩阵切尔诺夫边界。

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斯宾塞定理是差异理论中的一个著名结果,但如何将斯宾塞定理泛化至矩阵设置中这个重要问题却没有得到解决。作者在这方面取得了一些进展,并证明了在某些限制设置条件下斯宾塞定理可以实现矩阵泛化。并且,文中的结果可以泛化至著名的卡迪森-辛格猜想(Kadison-Singer conjecture)问题。

以下为定理1.3.4:卡迪森- 辛格问题。

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最后,他提出了一系列求解矩阵问题的新算法。新算法大致可以分为两类:矩阵分解问题和结构化重建问题。在矩阵分解算法上,针对各种低秩矩阵分解,作者提出了新的算法,包括一些新的固定参数可处理的算法;在结构化重建算法上,针对一些具有结构矩阵的重建任务,给出了新的算法。例如,作者重新考虑了L2/L2的压缩感知问题,提出了编码速度更快和列稀疏更小的算法。此外,作者还给出了针对傅里叶变换(Fourier transform)的快速算法等。

论文作者Zhao Song本科毕业于The Simons Institute for the Theory of Computing,获得了Computer Science学士学位,博士毕业于University of Texas at Austin Computer Science学系,由Eric Price教授指导。在进入得克萨斯大学之前,Zhao Song曾是哈佛大学的访问学者,也在IBM研究中心实习过。

Zhao Song的研究领域广泛,涉及机器学习、理论计算器科学和数学,如深度学习理论、对抗样本、强化学习、线性回归、矩阵/ 张量分解、线性规划、傅立叶变换等。论文被引用次数超过2000次:

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写成法文或是俄语大概得4000页。
嗖窝特?
 

Jay Wang

薄皮大馅
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这位CS博士,(假如没有任何抄袭),能写出2840页的论文,老掐得给他点赞。按理说这类CS方面的博士,如果就是为了未来毕业找个大厂的6位数收入的工作,犯不着整出2840页出来,这种事情,没有内心的真爱是做不到的。

各位想想,你现在做的工作还是学业,有多少是出自内心的真实的喜欢?有真爱么?

如果老中,小中有更多的人像这样,INNOVATION创新根本不是梦。




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一篇论文的篇幅竟然多达数千页,比很多教材都要厚,这简直无法想象。不过,学术界的"能人异士"层出不穷,德州大学奥斯汀分校的CS博士生Zhao Song就做到了。

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这是一篇2019年8月提交的博士论文,总篇幅达到了2840页,其中目录就占了31页。此外在致谢部分,论文作者还以整整20页的篇幅感谢了合作者、提供宝贵意见以及读博期间帮助过他的人



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不过,作者在论文第1页做了免责声明,表示:”这篇论文不符合德州大学奥斯汀分校当前的写作格式指南,论文仅供参考使用。”下面让我们简单了解下这篇巨长的博士论文到底讲了些什么。

矩阵(matrix)在很多理论计算器科学和机器学习问题中发挥至关重要的作用。在这篇博士论文中,作者旨在提供对矩阵的更好理解,并且文中的很多见解对古老的、已经得到充分研究的算法问题带来了改进。具体来讲,作者从三个层面对计算器科学和机器学习领域的矩阵展开了研究。

首先,他探究了矩阵在优化算法中的作用。作者研究了大量的矩阵优化问题,并针对线性规划、经验风险最小化、常微分方程和深度神经网络提供了新的求解方法和结果。其中,在线性规划优化问题中,作者提出了一种在当前矩阵乘法时间上运行的新算法,并表示gaisuan”解决了停滞了三十年之久的研究障碍”。此外,该算法可以泛化至多种多样的凸优化问题,即经验风险最小化问题。具体算法如下所示:

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然后,他探究了随机矩阵中的集中不等式问题。具体来讲,作者将大量的切尔诺夫(Chernoff)类型的标量集中不等式和斯宾塞(Spencer)类型的差异定理泛化到矩阵中。

标量随机变量集中的切尔诺夫边界是随机算法分析中的基本工具。过去十年,切尔诺夫边界的矩阵泛化得到广泛应用,但这种泛化存在着一定的限制,并且是否可以消除这些限制的问题也悬而未决。通过提供大量更宽松独立性假设条件下新的矩阵切尔诺夫边界,作者对这一问题给出了肯定的答案。

以下为定理8.1.1:k均匀强瑞利分布(Strongly Rayleigh Distribution)的矩阵切尔诺夫边界。

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斯宾塞定理是差异理论中的一个著名结果,但如何将斯宾塞定理泛化至矩阵设置中这个重要问题却没有得到解决。作者在这方面取得了一些进展,并证明了在某些限制设置条件下斯宾塞定理可以实现矩阵泛化。并且,文中的结果可以泛化至著名的卡迪森-辛格猜想(Kadison-Singer conjecture)问题。

以下为定理1.3.4:卡迪森- 辛格问题。

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最后,他提出了一系列求解矩阵问题的新算法。新算法大致可以分为两类:矩阵分解问题和结构化重建问题。在矩阵分解算法上,针对各种低秩矩阵分解,作者提出了新的算法,包括一些新的固定参数可处理的算法;在结构化重建算法上,针对一些具有结构矩阵的重建任务,给出了新的算法。例如,作者重新考虑了L2/L2的压缩感知问题,提出了编码速度更快和列稀疏更小的算法。此外,作者还给出了针对傅里叶变换(Fourier transform)的快速算法等。

论文作者Zhao Song本科毕业于The Simons Institute for the Theory of Computing,获得了Computer Science学士学位,博士毕业于University of Texas at Austin Computer Science学系,由Eric Price教授指导。在进入得克萨斯大学之前,Zhao Song曾是哈佛大学的访问学者,也在IBM研究中心实习过。

Zhao Song的研究领域广泛,涉及机器学习、理论计算器科学和数学,如深度学习理论、对抗样本、强化学习、线性回归、矩阵/ 张量分解、线性规划、傅立叶变换等。论文被引用次数超过2000次:

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你这是要逼疯瑞鸡娃啊!
 

ert0000

本站元老
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你这是要逼疯瑞鸡娃啊!

瑞奇娃还真不差,2,3年前我不是有一贴说EOM 学生做的人工智能机器学习的计算机项目报告,100多页,完全是专业化的结构,用词,前言,用途,设计,测试,项目实施步骤,几个CHECKPOINT等等, 之前我还认为CB/IB的比EOM的更能写,看了这位写的(还在TOP 5%外的比较NURD的一类),我觉得EOM学生笔头功夫还很好(当然谈政治,谈国际形势,谈历史军事大战,谈社会,谈风花雪月,还是CB/IB学生相对更能写)。这样的报告让用人单位看看,估计即使没上滑大,人家也有可能给奥佛啊。 :buttrock:

当然没人逼谁干啥,全是自愿。
 
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凤舞九天

宇宙之光
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瑞奇娃还真不差,2,3年前我不是有一贴说EOM 学生做的人工智能机器学习的计算机项目报告,100多页,完全是专业化的结构,用词,前言,用途,设计,测试,项目实施步骤,几个CHECKPOINT等等, 之前我还认为CB/IB的比EOM的更能写,看了这位写的(还在TOP 5%外的比较NURD的一类),我觉得EOM学生笔头功夫还很好(当然谈政治,谈国际形势,谈历史军事大战,谈社会,谈风花雪月,还是CB/IB学生相对更能写)。这样的报告让用人单位看看,估计即使没上滑大,人家也有可能给奥佛啊。 :buttrock:

当然没人逼谁干啥,全是自愿。
鸡娃咋这么牛B啊,是不是虎爸搞个项目安在鸡娃头上。
 
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