大家好，今天我來給大家講解一下關于留學時間算法分析論文的問題。為了讓大家更好地理解這個問題，我將相關資料進行了整理，現(xiàn)在就讓我們一起來看看吧。

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美國留學：看牛人怎么寫申請計算機CS專業(yè)的文書

下面給大家分享一篇牛人申請美國計算機CS專業(yè)的文書，希望對想申請美國計算機專業(yè)的學生提供幫助。 聲明的目的

　我長的和令人愉快的互動與計算機科學追溯到一年半幾十年來，當我第一次學習編程的那一刻。上大學前，我學習計算機科學的主要動機是參加計算機奧林匹克競賽。我的成績在羅馬尼亞國家奧林匹克連續(xù)多年獲得一等獎，并獲得國際獎項（其中，2金1銀獎牌IOI）。

　在大學里，我很自然地吸引到理論計算機科學的研究。我一直在這個領域工作了三年，埃里克Demaine的監(jiān)督之下。下面，我將觸及的貢獻，在此期間，我做了一些。我的主要研究興趣相關的復雜性，在具體的計算模型（下限），以及先進的數(shù)據(jù)結構和算法。

　在理論計算機科學的研究都集中在我的博士的計劃。在讀博士之后，我可能會想在學術界獲得一個位置。在此，我干勁十足，我的好經(jīng)驗，教學，包括一個新的研究生課程在麻省理工學院擔任助教。

　混凝土的復雜性。我最廣泛的貢獻領域中的的動態(tài)cellprobe的復雜性，通過一系列的論文發(fā)表在SICOMP，STOC，SODA和ICALP的。細胞探測模型是一個強大的不均勻的計算模型，用于分析靜態(tài)或動態(tài)的數(shù)據(jù)結構問題。對于動態(tài)問題，下界已被證明使用Fredman和Saks記時技術，可追溯至STOC'89。在該文件中的一個下界（LG N / LG LG N）衍生，其中n是數(shù)位問題表示。盡管亂舞的作品，顯示類似的各種問題的下限，沒有更高的下界可以證明15年，這一限制被認定為中心的開放領域問題的論文和調(diào)查。

　我們與SICOMP，STOC和SODA埃里克?Demaine出現(xiàn)在文件中，顯示（LG N）的下界用于維持部分和動態(tài)連接，打破這種長期存在的障礙。我們的結合體現(xiàn)了民間傳說的最優(yōu)解決方案的部分款項問題（增強的二進制樹），這是典型的動態(tài)計算。盡管緊張的學習，從緊的約束即使在較弱的代數(shù)模型。我們的約束的動態(tài)連接的證明，其中包括著名的Sleator和Tarjan的的動態(tài)樹木的動態(tài)圖形算法的最優(yōu)性。

　我的工作在這些問題上是公認的最好的本科生科研計算機研究協(xié)會獎2004年。有趣的是，我們原來的做法似乎是完全不同的記時技術。但是在聯(lián)合與科里納Tarnit工作，?一（帕特雷?立方米），我們發(fā)現(xiàn)了微妙的變化，記時技術，這種技術是相當?shù)摹Ｊ褂眠@更好的理解，我們提供了一個最好的下限位探頭模型，解決第一個開放的問題在Miltersen的一項調(diào)查顯示幾乎是二次改善。我們的工作獲得了最佳學生論文獎ICALP。

　在最近提交的論文Mikkel Thorup，我們實現(xiàn)了一個突破在靜態(tài)細胞探針的復雜性。到目前為止，基本上有一個已知的技術證明的時空權衡的靜態(tài)數(shù)據(jù)結構：減少不對稱通信的復雜性。不過，據(jù)了解，這種方法不能證明superconstant的下限為最自然的查詢和一個機器字的參數(shù)設置：O（LG N）位。此外，通信復雜性不能區(qū)分多項式因子的空間，而最自然的問題，里面的多項式域有趣的現(xiàn)象發(fā)生。我們證明了第一個下限，打破了溝通上的障礙，并沒有受到這些限制。我們的結果的一個基本含義是第一個多項式之間的距離和接近線性的空間（任何空間N1 + O（1））。我們的界限給出一個完整的的前身搜索的理解，最根本，最深入研究的問題之一。一個令人驚訝的結論是，范?昂德博厄斯是著名的數(shù)據(jù)結構擬線性空間，并在動態(tài)情況下的最佳。另一個有趣的結論適用于外部存儲器模型：它始終是最佳或者使用經(jīng)典，comparisonbased的的B-樹，或使用最好的RAM的解決方案，而忽略了外部存儲器的好處。

　這些結果打開大門，許多有趣的問題在細胞探針的復雜性，我打算調(diào)查。在動態(tài)情況下，可能希望證明polylogarithmic下限（例如，在不斷的尺寸范圍查詢）或N（1）（例如，在有向圖的動態(tài)問題）。在這兩種情況下，這些問題已經(jīng)被廣泛研究的上限的一面，但我們不能希望了解他們沒有進展的下限。在靜態(tài)的情況下，可以要求高得多的下限，現(xiàn)在，我們不局限于通信的復雜性。尤其是，這將是有趣的證明界展示了?維數(shù)災難?，這是推測保持至關重要的問題。

　雖然我至今都集中周圍的細胞探頭模型分析等強大的計算模型，如電路和分支計劃，我保持積極的興趣。信息理論工具和直覺，我使用了在細胞探頭型號也將被證明是有用的，在其他情況下，這是很可能。作為一個例證，在聯(lián)合工作阿德勒，Demaine和哈維出現(xiàn)在SODA，我們使用的工具從通信的復雜性來分析整個非對稱信道的信息傳輸。此問題已經(jīng)被廣泛研究，在傳感器網(wǎng)絡中，已經(jīng)提出了許多協(xié)議。我們證明了這個問題，其中最知名的解決方案幾乎與行為的下限。

　數(shù)據(jù)結構和算法。我早期的計算機奧林匹克競賽培訓，程序員和競爭對手自然給我算法強大的贊賞。盡管我的工作的復雜性，我覺得我本能的模式推理算法。

　我最有影響力的論文之一，出現(xiàn)在SICOMP和FOCS，關注競爭力的二叉搜索樹。著名的動態(tài)最優(yōu)猜測Sleator和Tarjan的的斷言，splay樹是O（1）競爭。然而，沒有競爭比比瑣碎的O（LG N）的已被證明為splay樹或任何其他的二叉搜索樹，在超過二十年。在Demaine，哈蒙和Iacono的聯(lián)合工作中，我們描述了一個新的搜索樹是可證明O（LG LG N）競爭。當然，這樣的結果，還有兩種重要的開放問題：是O（1）有競爭力的搜索樹嗎？splay樹O（LG N）有競爭力嗎？

　現(xiàn)代數(shù)據(jù)結構的研究關注的是整數(shù)的搜索問題的一個重要領域。?昂德博厄斯遞歸可能是最知名的領域，其優(yōu)雅有助于激勵的一般領域。對于前任的問題，該算法被證明是緊張的我最近的工作Mikkel Thorup上述。然而，在一維的動態(tài)范圍的報告，這結果并非如此。在聯(lián)合工作，與莫滕森和Pagh出現(xiàn)在STOC，我們開發(fā)了一個基本的新的的遞歸想法，在查詢的時候產(chǎn)生一個令人驚訝的指數(shù)改善。適用于二進制搜索路徑上的特里?昂德博厄斯，誰反對，我們用一個更復雜的遞歸（類似面包車昂德的博厄斯搜索本身）的路徑。然而，該算法是非常干凈和優(yōu)雅。

　最近，我一直很感興趣在散列及其應用。我們的STOC文件上面提到的需要開發(fā)一個令人驚訝的散列原始數(shù)據(jù)結構，使用次線性內(nèi)存（，沒有其實記住集），從而保持一個完美的哈希函數(shù)對一組動態(tài)范圍的報告。

　Demaine，邁耶AUF DER海德和Pagh的的緊的上界和下界的空間，在我以后的拉丁紙。我們發(fā)展的一個重要因素是一個動態(tài)的字典同時緊湊的使用漸近最優(yōu)的空間，這是和每個操作的時間是固定的，以較高的概率。以前的字典只能達到之一，這desiderates。巴蘭和Demaine我的WADS紙使用散列的想法另一組，達到了第一次二次算法的著名3SUM問題，利用?平行?的RAM或外部存儲器模式（位，分別包裝，更大的內(nèi)存頁） 。

　有許多有趣的開放性問題相關的散列，我想調(diào)查。也許最根本的是確定性字典的表現(xiàn)，這是計算隨機性的主要用途之一。其他有趣的問題都涉及到排列的的哈希家庭，在密碼學中也發(fā)揮著重要的作用。在拉丁美洲的文件，上面提到的，我們排列的哈希函數(shù)，沒有大的k K-明智的獨立開發(fā)一個有趣的家庭，但也有類似的濃度界限。

　我也有一個利益的算法數(shù)論，有三個在該地區(qū)公布的結果。此外，在一個正在進行的合作研究項目，我們正在尋找在計算原始的格點在平面形狀的問題。的幾何數(shù)論的交叉點，這是一個令人興奮的問題，在數(shù)學方面有著悠久的歷史，可以追溯到高斯。我們的算法適用于多邊形，并且是顯著的速度比以前的方法精確計算。在科里納Tarnit一張紙，R＆S?A（佩特雷?立方米）公布的螞蟻中，我們已經(jīng)描述了一個快速算法為一類特定的三角形。我們

　使用這個來構建算法的排名和選擇查詢的Farey序列中，這是二次速度比列舉的順序。

　教學。我認為做研究，教學的一個組成部分。如果不還可以找到一個方式來呈現(xiàn)給他人的發(fā)現(xiàn)還遠遠沒有完成。更重要的是，組織了大量的演示結果，研究者必須與老師分享，因為沒有它，研究人員無法獲得一個明確的方向，他的工作是一個重要的技能。

　我早年的經(jīng)歷與學生來到羅馬尼亞全國奧林匹克競賽和巴爾干奧林匹克科學委員會的成員。有，人有問題，是原始和優(yōu)雅，而衡量的難易程度選擇最佳的有才華的學生從一組。這就要求也許是最難以捉摸的技巧，老師進入學生的頭腦，根據(jù)自己的能力和5個小時的時間內(nèi)判斷難度。雖然這不是一個技能，我也不能希望完全掌握，比賽結果顯示，我的問題是有關我的貢獻的高級委員會成員的好評。

　我的最顯著和令人愉快的教學經(jīng)驗是由Erik Demaine先進的數(shù)據(jù)結構，講授研究生課程的教學助理。我創(chuàng)建和分級的問題集，和四個講座教授。然而，最有趣的方面是工作與Erik從頭到?創(chuàng)造?的過程。我們必須決定什么應涵蓋廣泛的主題，以及如何最好地呈現(xiàn)每個主題。在這樣一個古老的和多元化的領域，這是一個非常具有挑戰(zhàn)性的，但智力獎勵的任務。這是特別令人鼓舞的人，誰宣布自己留下深刻印象的同時廣度和連貫性的課程在其他大學收到的反饋。

　結論。我期待著繼續(xù)我的研究生涯的博士生。以上是一些開放題，激勵我，我會繼續(xù)努力。此外，發(fā)生在麻省理工學院，與理論組的成員給我一個寶貴的機會，開闊了我的視野，并在許多研究領域的工作，我無法預料的時刻。鑒于我的背景，我相信我在一個很好的位置，在這樣的追求中作出重要貢獻。

　通過上面對美國計算機CS專業(yè)文書的分享，相信對于很多計劃申請美國研究生的學生可以參考上面的信息來提前做好申請美國研究生的準備和規(guī)劃。

大學生出國留學的時間規(guī)劃

大一大二這兩年是重要的留學申請準備期，要完成的相關任務如下：

盡量提高自己的課業(yè)成績，因為高中成績是申請美國本科最重要的因素之一；

積極參加各類競賽及課外活動，全方位培養(yǎng)自己的能力，如組織領導能力，溝通能力，演講的能力，執(zhí)行能力等；

準備留學標準化考試，如托福、SAT等，嘉卓建議各位學生最好能在大四開始前完成這些標準化考試。

大四要開始正式的申請工作，下面以申請2014年秋季入學為例，列出時間表供你參考：

2013年8-9月 學生最好在9月前提供最終的托福、雅思和SAT成績。因美國學校最早10月份截止申請，所以學生如果可以在之前考出理想的標準化成績，就可把握主動，抓住申請先機，提高自己申請錄取的成功率以及獲得獎學金的幾率。

2013年8-10月 選擇美國大學和專業(yè)，并著手準備申請資料。申請材料里著重強調(diào)文書信息，這些文書信息多為過往的學習經(jīng)歷、比賽獲獎等榮譽情況，學生要根據(jù)情況，在咨詢顧問的指導下，精心準備好這些文書材料。

2013年9月 9月國內(nèi)學校開學，學生可開成績單證明，找推薦人寫推薦信或簽名。已經(jīng)有標準化考試成績的學生可以把托福或SAT成績，通過考試中心寄送給學校。

2013年10-12月 申請ED和EA的學生必須在2013年11月前考出托福/雅思和SAT成績以及完成全部申請，否則只能遞交常規(guī)申請，而常規(guī)申請也應該在12月內(nèi)完成。

2013年12月-2014年4月 美國大學陸續(xù)發(fā)出錄取通知書。

2014年4-8月 開始辦理美國留學簽證，購買機票，安排住宿接機等事宜。

其實找中介的話你更省時間，你現(xiàn)在找都可以！找到好的留學咨詢公司他們可以幫你做好規(guī)劃，時刻跟進進度還有一些語言考試指導呢，不過要找到好的公司啦！推薦下嘉卓留學，廣州、北京、深圳都有分公司，留學顧問都是海歸哦！

論文統(tǒng)計執(zhí)算法時間要給出哪些配置信息

算法效率是指算法執(zhí)行的時間，算法執(zhí)行時間需通過依據(jù)該算法編制的程序在計算機上運行時所消耗的時間來度量。而度量一個程序的執(zhí)行時間通常有兩種方法*（一）事后統(tǒng)計的方法（二）事前分析估算的方法。

論文數(shù)據(jù)分析方法有哪些

論文數(shù)據(jù)方法有多選題研究、聚類分析和權重研究三種。

1、多選題研究：多選題分析可分為四種類型包括：多選題、單選-多選、多選-單選、多選-多選。

2、聚類分析：聚類分析以多個研究標題作為基準，對樣本對象進行分類。如果是按樣本聚類，則使用SPSSAU的進階方法模塊中的“聚類”功能，系統(tǒng)會自動識別出應該使用K-means聚類算法還是K-prototype聚類算法。

3、權重研究：權重研究是用于分析各因素或指標在綜合體系中的重要程度，最終構建出權重體系。權重研究有多種方法包括：因子分析、熵值法、AHP層次分析法、TOPSIS、模糊綜合評價、灰色關聯(lián)等。

一、回歸分析

在實際問題中，經(jīng)常會遇到需要同時考慮幾個變量的情況，比如人的身高與體重，血壓與年齡的關系，他們之間的關系錯綜復雜無法精確研究，以致于他們的關系無法用函數(shù)形式表達出來。為研究這類變量的關系，就需要通過大量實驗觀測獲得數(shù)據(jù)，用統(tǒng)計方法去尋找他們之間的關系，這種關系反映了變量間的統(tǒng)計規(guī)律。而統(tǒng)計方法之一就是回歸分析。

最簡單的就是一元線性回歸，只考慮一個因變量y和一個自變量x之間的關系。例如，我們想研究人的身高與體重的關系，需要搜集大量不同人的身高和體重數(shù)據(jù)，然后建立一個一元線性模型。接下來，需要對未知的參數(shù)進行估計，這里可以采用最小二乘法。最后，要對回歸方程進行顯著性檢驗，來驗證y是否隨著x線性變化。這里，我們通常采用t檢驗。

二、方差分析

在實際工作中，影響一件事的因素有很多，人們希望通過實驗來觀察各種因素對實驗結果的影響。方差分析是研究一種或多種因素的變化對實驗結果的觀測值是否有顯著影響，從而找出較優(yōu)的實驗條件或生產(chǎn)條件的一種數(shù)理統(tǒng)計方法。

人們在實驗中所觀察到的數(shù)量指標稱為觀測值，影響觀測值的條件稱為因素，因素的不同狀態(tài)稱為水平，一個因素可能有多種水平。

在一項實驗中，可以得到一系列不同的觀測值，有的是處理方式不同或條件不同引起的，稱為因素效應。有的是誤差引起的，稱做實驗誤差。方差分析的主要工作是將測量數(shù)據(jù)的總變異按照變異原因的不同分解為因素效應和試驗誤差，并對其作出數(shù)量分析，比較各種原因在總變異中所占的重要程度，作為統(tǒng)計推斷的依據(jù)。

例如，我們有四種不同配方下生產(chǎn)的元件，想判斷他們的使用壽命有無顯著差異。在這里，配方是影響元件使用壽命的因素，四種不同的配方成為四種水平。可以利用方差分析來判斷。

三、判別分析

判別分析是用來進行分類的統(tǒng)計方法。我來舉一個判別分析的例子，想要對一個人是否有心臟病進行判斷，可以取一批沒有心臟病的病人，測其一些指標的數(shù)據(jù)，然后再取一批有心臟病的病人，測量其同樣指標的數(shù)據(jù)，利用這些數(shù)據(jù)建立一個判別函數(shù)，并求出相應的臨界值。

這時候，對于需要判別的病人，還是測量相同指標的數(shù)據(jù)，將其帶入判別函數(shù)，求得判別得分和臨界值，即可判別此人是否屬于有心臟病的群體。

四、聚類分析

聚類分析同樣是用于分類的統(tǒng)計方法，它可以用來對樣品進行分類，也可以用來對變量進行分類。我們常用的是系統(tǒng)聚類法。首先，將n個樣品看成n類，然后將距離最近的兩類合并成一個新類，我們得到n-1類，再找出最接近的兩類加以合并變成n-2類，如此下去，最后所有的樣品均在一類，將上述過程畫成一張圖。在圖中可以看出分成幾類時候每類各有什么樣品。

比如，對中國31個省份的經(jīng)濟發(fā)展情況進行分類，可以通過收集各地區(qū)的經(jīng)濟指標，例如GDP，人均收入，物價水平等等，并進行聚類分析，就能夠得到不同類別數(shù)量下是如何分類的。

五、主成分分析

主成分分析是對數(shù)據(jù)做降維處理的統(tǒng)計分析方法，它能夠從數(shù)據(jù)中提取某些公共部分，然后對這些公共部分進行分析和處理。

在用統(tǒng)計分析方法研究多變量的課題時，變量個數(shù)太多就會增加課題的復雜性。人們自然希望變量個數(shù)較少而得到的信息較多。在很多情形，變量之間是有一定的相關關系的，當兩個變量之間有一定相關關系時，可以解釋為這兩個變量反映此課題的信息有一定的重疊。

主成分分析是對于原先提出的所有變量，將重復的變量（關系緊密的變量）刪去多余，建立盡可能少的新變量，使得這些新變量是兩兩不相關的，而且這些新變量在反映課題的信息方面盡可能保持原有的信息。

最經(jīng)典的做法就是用F1（選取的第一個線性組合，即第一個綜合指標）的方差來表達，即Var(F1)越大，表示F1包含的信息越多。因此在所有的線性組合中選取的F1應該是方差最大的，故稱F1為第一主成分。

如果第一主成分不足以代表原來P個指標的信息，再考慮選取F2即選第二個線性組合，為了有效地反映原來信息，F(xiàn)1已有的信息就不需要再出現(xiàn)在F2中，用數(shù)學語言表達就是要求Cov(F1, F2)=0，則稱F2為第二主成分，依此類推可以構造出第三、第四，……，第P個主成分。

六、因子分析

因子分析是主成分分析的推廣和發(fā)展，它也是多元統(tǒng)計分析中降維的一種方法。因子分析將多個變量綜合為少數(shù)幾個因子，以再現(xiàn)原始變量與因子之間的相關關系。

在主成分分析中，每個原始變量在主成分中都占有一定的分量，這些分量（載荷）之間的大小分布沒有清晰的分界線，這就造成無法明確表述哪個主成分代表哪些原始變量，也就是說提取出來的主成分無法清晰的解釋其代表的含義。

因子分析解決主成分分析解釋障礙的方法是通過因子軸旋轉(zhuǎn)。因子軸旋轉(zhuǎn)可以使原始變量在公因子（主成分）上的載荷重新分布，從而使原始變量在公因子上的載荷兩級分化，這樣公因子（主成分）就能夠用哪些載荷大的原始變量來解釋。以上過程就解決了主成分分析的現(xiàn)實含義解釋障礙。

例如，為了了解學生的學習能力，觀測了許多學生數(shù)學，語文，英語，物理，化學，生物，政治，歷史，地理九個科目的成績。為了解決這個問題，可以建立一個因子模型，用幾個互不相關的公共因子來代表原始變量。我們還可以根據(jù)公共因子在原始變量上的載荷，給公共因子命名。

例如，一個公共因子在英語，政治，歷史變量上的載荷較大，由于這些課程需要記憶的內(nèi)容很多，我們可以將它命名為記憶因子。以此類推，我們可以得到幾個能評價學生學習能力的因子，假設有記憶因子，數(shù)學推導因子，計算能力因子等。

接下來，可以計算每個學生的各個公共因子得分，并且根據(jù)每個公共因子的方差貢獻率，計算出因子總得分。通過因子分析，能夠?qū)W生各方面的學習能力有一個直觀的認識。

七、典型相關分析

典型相關分析同樣是用于數(shù)據(jù)降維處理，它用來研究兩組變量之間的關系。它分別對兩組變量提取主成分。從同一組內(nèi)部提取的主成分之間互不相關。用從兩組之間分別提取的主成分的相關性來描述兩組變量整體的線性相關關系。

留學論文應該怎么寫才能得高分？寫作技巧？

留學論文寫作技巧：

一、寫作前

1、要知道在引言中陳述論點。

2、用論文的剩余部分陳述理由和證據(jù)，使論點得到充分支持。

3、考慮一下呈現(xiàn)這些內(nèi)容的順序：怎樣安排段落之間的結構才是最清晰、最有說服力。

二、論文結構安排技巧　 ?

1、相似的想法通常應該集中在一起，而不是四處分散。　　

2、每個段落應該在字體上有區(qū)別，比如縮進或在段落之間留出額外的行間距。　

3、每一段只應該陳述一個要點。　

4、每個段落都可以看作是一篇小短文。

以主題句開頭，介紹段落的主要觀點；

進一步解釋這個觀點；

為觀點提供相應的證據(jù)； ?

解釋或分析證據(jù)； ?

總結要點，并指出其是如何與整體論點相關聯(lián)的。 ?

5、每一段都應該使用過渡詞或短語連接到下一段。　

6、段落的順序應該符合邏輯，前后一致。　

7、一旦同學寫好了初稿，試著用一句話總結每個段落的要點。

國外留學寫essay如何能拿高分？

國外留學寫essay如何拿高分，首先我們要清楚怎樣的essay才算是優(yōu)秀的、高分essay，另外我們要掌握寫出高分essay的方法。

一、怎樣的essay才算是優(yōu)秀的？

1、有一個精彩的開頭。一個精彩的、引人入勝的開頭，無疑能在很大程度上增加導師的閱讀興趣，為文章增色不少。

2、重點突出。一般情況下，essay都是議論文，建議采取的結構是總分總。在開頭亮出觀點，然后詳細論證觀點，最后再總結。

3、邏輯清晰。在essay寫作中，常見的邏輯方式有時間順序、距離順序、大小順序、因果等。不同的essay，采用不同的邏輯方式。

4、句式靈活多變。西方國家都喜歡簡潔、準確的表述，因此在句式選擇上，盡量簡短的，切勿使用過程的從句。此外，還要注意句式的豐富性，進行選用新穎的，寫作中也要避免重復。

5、有新穎的思想。思想是essay的靈魂，一篇優(yōu)秀的essay，必然蘊含作者新穎的、有創(chuàng)造性的思想，這也是導師最看重的內(nèi)容。

寫essay拿高分的技巧

寫essay拿高分的技巧是什么？

1、一定要認真審題。

只有深入了解題目，才能選擇正確的寫作方向。

2、盡量提前寫essay。

在拿到老師布置的題目以后，要第一時間開始準備寫作。導師布置的essay基本都會和近期的課程相關，寫得越早，難度就越小。

3、多閱讀essay范文。

今天關于“留學時間算法分析論文”的講解就到這里了。希望大家能夠更深入地了解這個主題，并從我的回答中找到需要的信息。如果您有任何問題或需要進一步的信息，請隨時告訴我。

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