大家好，今天我来给大家讲解一下关于留学时间算法分析论文的问题。为了让大家更好地理解这个问题，我将相关资料进行了整理，现在就让我们一起来看看吧。

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美国留学：看牛人怎么写申请计算机CS专业的文书

下面给大家分享一篇牛人申请美国计算机CS专业的文书，希望对想申请美国计算机专业的学生提供帮助。 声明的目的

　我长的和令人愉快的互动与计算机科学追溯到一年半几十年来，当我第一次学习编程的那一刻。上大学前，我学习计算机科学的主要动机是参加计算机奥林匹克竞赛。我的成绩在罗马尼亚国家奥林匹克连续多年获得一等奖，并获得国际奖项（其中，2金1银奖牌IOI）。

　在大学里，我很自然地吸引到理论计算机科学的研究。我一直在这个领域工作了三年，埃里克Demaine的监督之下。下面，我将触及的贡献，在此期间，我做了一些。我的主要研究兴趣相关的复杂性，在具体的计算模型（下限），以及先进的数据结构和算法。

　在理论计算机科学的研究都集中在我的博士的计划。在读博士之后，我可能会想在学术界获得一个位置。在此，我干劲十足，我的好经验，教学，包括一个新的研究生课程在麻省理工学院担任助教。

　混凝土的复杂性。我最广泛的贡献领域中的的动态cellprobe的复杂性，通过一系列的论文发表在SICOMP，STOC，SODA和ICALP的。细胞探测模型是一个强大的不均匀的计算模型，用于分析静态或动态的数据结构问题。对于动态问题，下界已被证明使用Fredman和Saks记时技术，可追溯至STOC'89。在该文件中的一个下界（LG N / LG LG N）衍生，其中n是数位问题表示。尽管乱舞的作品，显示类似的各种问题的下限，没有更高的下界可以证明15年，这一限制被认定为中心的开放领域问题的论文和调查。

　我们与SICOMP，STOC和SODA埃里克?Demaine出现在文件中，显示（LG N）的下界用于维持部分和动态连接，打破这种长期存在的障碍。我们的结合体现了民间传说的最优解决方案的部分款项问题（增强的二进制树），这是典型的动态计算。尽管紧张的学习，从紧的约束即使在较弱的代数模型。我们的约束的动态连接的证明，其中包括著名的Sleator和Tarjan的的动态树木的动态图形算法的最优性。

　我的工作在这些问题上是公认的最好的本科生科研计算机研究协会奖2004年。有趣的是，我们原来的做法似乎是完全不同的记时技术。但是在联合与科里纳Tarnit工作，?一（帕特雷?立方米），我们发现了微妙的变化，记时技术，这种技术是相当的。使用这更好的理解，我们提供了一个最好的下限位探头模型，解决第一个开放的问题在Miltersen的一项调查显示几乎是二次改善。我们的工作获得了最佳学生论文奖ICALP。

　在最近提交的论文Mikkel Thorup，我们实现了一个突破在静态细胞探针的复杂性。到目前为止，基本上有一个已知的技术证明的时空权衡的静态数据结构：减少不对称通信的复杂性。不过，据了解，这种方法不能证明superconstant的下限为最自然的查询和一个机器字的参数设置：O（LG N）位。此外，通信复杂性不能区分多项式因子的空间，而最自然的问题，里面的多项式域有趣的现象发生。我们证明了第一个下限，打破了沟通上的障碍，并没有受到这些限制。我们的结果的一个基本含义是第一个多项式之间的距离和接近线性的空间（任何空间N1 + O（1））。我们的界限给出一个完整的的前身搜索的理解，最根本，最深入研究的问题之一。一个令人惊讶的结论是，范?昂德博厄斯是著名的数据结构拟线性空间，并在动态情况下的最佳。另一个有趣的结论适用于外部存储器模型：它始终是最佳或者使用经典，comparisonbased的的B-树，或使用最好的RAM的解决方案，而忽略了外部存储器的好处。

　这些结果打开大门，许多有趣的问题在细胞探针的复杂性，我打算调查。在动态情况下，可能希望证明polylogarithmic下限（例如，在不断的尺寸范围查询）或N（1）（例如，在有向图的动态问题）。在这两种情况下，这些问题已经被广泛研究的上限的一面，但我们不能希望了解他们没有进展的下限。在静态的情况下，可以要求高得多的下限，现在，我们不局限于通信的复杂性。尤其是，这将是有趣的证明界展示了?维数灾难?，这是推测保持至关重要的问题。

　虽然我至今都集中周围的细胞探头模型分析等强大的计算模型，如电路和分支计划，我保持积极的兴趣。信息理论工具和直觉，我使用了在细胞探头型号也将被证明是有用的，在其他情况下，这是很可能。作为一个例证，在联合工作阿德勒，Demaine和哈维出现在SODA，我们使用的工具从通信的复杂性来分析整个非对称信道的信息传输。此问题已经被广泛研究，在传感器网络中，已经提出了许多协议。我们证明了这个问题，其中最知名的解决方案几乎与行为的下限。

　数据结构和算法。我早期的计算机奥林匹克竞赛培训，程序员和竞争对手自然给我算法强大的赞赏。尽管我的工作的复杂性，我觉得我本能的模式推理算法。

　我最有影响力的论文之一，出现在SICOMP和FOCS，关注竞争力的二叉搜索树。著名的动态最优猜测Sleator和Tarjan的的断言，splay树是O（1）竞争。然而，没有竞争比比琐碎的O（LG N）的已被证明为splay树或任何其他的二叉搜索树，在超过二十年。在Demaine，哈蒙和Iacono的联合工作中，我们描述了一个新的搜索树是可证明O（LG LG N）竞争。当然，这样的结果，还有两种重要的开放问题：是O（1）有竞争力的搜索树吗？splay树O（LG N）有竞争力吗？

　现代数据结构的研究关注的是整数的搜索问题的一个重要领域。?昂德博厄斯递归可能是最知名的领域，其优雅有助于激励的一般领域。对于前任的问题，该算法被证明是紧张的我最近的工作Mikkel Thorup上述。然而，在一维的动态范围的报告，这结果并非如此。在联合工作，与莫滕森和Pagh出现在STOC，我们开发了一个基本的新的的递归想法，在查询的时候产生一个令人惊讶的指数改善。适用于二进制搜索路径上的特里?昂德博厄斯，谁反对，我们用一个更复杂的递归（类似面包车昂德的博厄斯搜索本身）的路径。然而，该算法是非常干净和优雅。

　最近，我一直很感兴趣在散列及其应用。我们的STOC文件上面提到的需要开发一个令人惊讶的散列原始数据结构，使用次线性内存（，没有其实记住集），从而保持一个完美的哈希函数对一组动态范围的报告。

　Demaine，迈耶AUF DER海德和Pagh的的紧的上界和下界的空间，在我以后的拉丁纸。我们发展的一个重要因素是一个动态的字典同时紧凑的使用渐近最优的空间，这是和每个操作的时间是固定的，以较高的概率。以前的字典只能达到之一，这desiderates。巴兰和Demaine我的WADS纸使用散列的想法另一组，达到了第一次二次算法的著名3SUM问题，利用?平行?的RAM或外部存储器模式（位，分别包装，更大的内存页） 。

　有许多有趣的开放性问题相关的散列，我想调查。也许最根本的是确定性字典的表现，这是计算随机性的主要用途之一。其他有趣的问题都涉及到排列的的哈希家庭，在密码学中也发挥着重要的作用。在拉丁美洲的文件，上面提到的，我们排列的哈希函数，没有大的k K-明智的独立开发一个有趣的家庭，但也有类似的浓度界限。

　我也有一个利益的算法数论，有三个在该地区公布的结果。此外，在一个正在进行的合作研究项目，我们正在寻找在计算原始的格点在平面形状的问题。的几何数论的交叉点，这是一个令人兴奋的问题，在数学方面有着悠久的历史，可以追溯到高斯。我们的算法适用于多边形，并且是显着的速度比以前的方法精确计算。在科里纳Tarnit一张纸，R＆S?A（佩特雷?立方米）公布的蚂蚁中，我们已经描述了一个快速算法为一类特定的三角形。我们

　使用这个来构建算法的排名和选择查询的Farey序列中，这是二次速度比列举的顺序。

　教学。我认为做研究，教学的一个组成部分。如果不还可以找到一个方式来呈现给他人的发现还远远没有完成。更重要的是，组织了大量的演示结果，研究者必须与老师分享，因为没有它，研究人员无法获得一个明确的方向，他的工作是一个重要的技能。

　我早年的经历与学生来到罗马尼亚全国奥林匹克竞赛和巴尔干奥林匹克科学委员会的成员。有，人有问题，是原始和优雅，而衡量的难易程度选择最佳的有才华的学生从一组。这就要求也许是最难以捉摸的技巧，老师进入学生的头脑，根据自己的能力和5个小时的时间内判断难度。虽然这不是一个技能，我也不能希望完全掌握，比赛结果显示，我的问题是有关我的贡献的高级委员会成员的好评。

　我的最显着和令人愉快的教学经验是由Erik Demaine先进的数据结构，讲授研究生课程的教学助理。我创建和分级的问题集，和四个讲座教授。然而，最有趣的方面是工作与Erik从头到?创造?的过程。我们必须决定什么应涵盖广泛的主题，以及如何最好地呈现每个主题。在这样一个古老的和多元化的领域，这是一个非常具有挑战性的，但智力奖励的任务。这是特别令人鼓舞的人，谁宣布自己留下深刻印象的同时广度和连贯性的课程在其他大学收到的反馈。

　结论。我期待着继续我的研究生涯的博士生。以上是一些开放题，激励我，我会继续努力。此外，发生在麻省理工学院，与理论组的成员给我一个宝贵的机会，开阔了我的视野，并在许多研究领域的工作，我无法预料的时刻。鉴于我的背景，我相信我在一个很好的位置，在这样的追求中作出重要贡献。

　通过上面对美国计算机CS专业文书的分享，相信对于很多计划申请美国研究生的学生可以参考上面的信息来提前做好申请美国研究生的准备和规划。

大学生出国留学的时间规划

大一大二这两年是重要的留学申请准备期，要完成的相关任务如下：

尽量提高自己的课业成绩，因为高中成绩是申请美国本科最重要的因素之一；

积极参加各类竞赛及课外活动，全方位培养自己的能力，如组织领导能力，沟通能力，演讲的能力，执行能力等；

准备留学标准化考试，如托福、SAT等，嘉卓建议各位学生最好能在大四开始前完成这些标准化考试。

大四要开始正式的申请工作，下面以申请2014年秋季入学为例，列出时间表供你参考：

2013年8-9月 学生最好在9月前提供最终的托福、雅思和SAT成绩。因美国学校最早10月份截止申请，所以学生如果可以在之前考出理想的标准化成绩，就可把握主动，抓住申请先机，提高自己申请录取的成功率以及获得奖学金的几率。

2013年8-10月 选择美国大学和专业，并着手准备申请资料。申请材料里着重强调文书信息，这些文书信息多为过往的学习经历、比赛获奖等荣誉情况，学生要根据情况，在咨询顾问的指导下，精心准备好这些文书材料。

2013年9月 9月国内学校开学，学生可开成绩单证明，找推荐人写推荐信或签名。已经有标准化考试成绩的学生可以把托福或SAT成绩，通过考试中心寄送给学校。

2013年10-12月 申请ED和EA的学生必须在2013年11月前考出托福/雅思和SAT成绩以及完成全部申请，否则只能递交常规申请，而常规申请也应该在12月内完成。

2013年12月-2014年4月 美国大学陆续发出录取通知书。

2014年4-8月 开始办理美国留学签证，购买机票，安排住宿接机等事宜。

其实找中介的话你更省时间，你现在找都可以！找到好的留学咨询公司他们可以帮你做好规划，时刻跟进进度还有一些语言考试指导呢，不过要找到好的公司啦！推荐下嘉卓留学，广州、北京、深圳都有分公司，留学顾问都是海归哦！

论文统计执算法时间要给出哪些配置信息

算法效率是指算法执行的时间，算法执行时间需通过依据该算法编制的程序在计算机上运行时所消耗的时间来度量。而度量一个程序的执行时间通常有两种方法*（一）事后统计的方法（二）事前分析估算的方法。

论文数据分析方法有哪些

论文数据方法有多选题研究、聚类分析和权重研究三种。

1、多选题研究：多选题分析可分为四种类型包括：多选题、单选-多选、多选-单选、多选-多选。

2、聚类分析：聚类分析以多个研究标题作为基准，对样本对象进行分类。如果是按样本聚类，则使用SPSSAU的进阶方法模块中的“聚类”功能，系统会自动识别出应该使用K-means聚类算法还是K-prototype聚类算法。

3、权重研究：权重研究是用于分析各因素或指标在综合体系中的重要程度，最终构建出权重体系。权重研究有多种方法包括：因子分析、熵值法、AHP层次分析法、TOPSIS、模糊综合评价、灰色关联等。

一、回归分析

在实际问题中，经常会遇到需要同时考虑几个变量的情况，比如人的身高与体重，血压与年龄的关系，他们之间的关系错综复杂无法精确研究，以致于他们的关系无法用函数形式表达出来。为研究这类变量的关系，就需要通过大量实验观测获得数据，用统计方法去寻找他们之间的关系，这种关系反映了变量间的统计规律。而统计方法之一就是回归分析。

最简单的就是一元线性回归，只考虑一个因变量y和一个自变量x之间的关系。例如，我们想研究人的身高与体重的关系，需要搜集大量不同人的身高和体重数据，然后建立一个一元线性模型。接下来，需要对未知的参数进行估计，这里可以采用最小二乘法。最后，要对回归方程进行显著性检验，来验证y是否随着x线性变化。这里，我们通常采用t检验。

二、方差分析

在实际工作中，影响一件事的因素有很多，人们希望通过实验来观察各种因素对实验结果的影响。方差分析是研究一种或多种因素的变化对实验结果的观测值是否有显著影响，从而找出较优的实验条件或生产条件的一种数理统计方法。

人们在实验中所观察到的数量指标称为观测值，影响观测值的条件称为因素，因素的不同状态称为水平，一个因素可能有多种水平。

在一项实验中，可以得到一系列不同的观测值，有的是处理方式不同或条件不同引起的，称为因素效应。有的是误差引起的，称做实验误差。方差分析的主要工作是将测量数据的总变异按照变异原因的不同分解为因素效应和试验误差，并对其作出数量分析，比较各种原因在总变异中所占的重要程度，作为统计推断的依据。

例如，我们有四种不同配方下生产的元件，想判断他们的使用寿命有无显著差异。在这里，配方是影响元件使用寿命的因素，四种不同的配方成为四种水平。可以利用方差分析来判断。

三、判别分析

判别分析是用来进行分类的统计方法。我来举一个判别分析的例子，想要对一个人是否有心脏病进行判断，可以取一批没有心脏病的病人，测其一些指标的数据，然后再取一批有心脏病的病人，测量其同样指标的数据，利用这些数据建立一个判别函数，并求出相应的临界值。

这时候，对于需要判别的病人，还是测量相同指标的数据，将其带入判别函数，求得判别得分和临界值，即可判别此人是否属于有心脏病的群体。

四、聚类分析

聚类分析同样是用于分类的统计方法，它可以用来对样品进行分类，也可以用来对变量进行分类。我们常用的是系统聚类法。首先，将n个样品看成n类，然后将距离最近的两类合并成一个新类，我们得到n-1类，再找出最接近的两类加以合并变成n-2类，如此下去，最后所有的样品均在一类，将上述过程画成一张图。在图中可以看出分成几类时候每类各有什么样品。

比如，对中国31个省份的经济发展情况进行分类，可以通过收集各地区的经济指标，例如GDP，人均收入，物价水平等等，并进行聚类分析，就能够得到不同类别数量下是如何分类的。

五、主成分分析

主成分分析是对数据做降维处理的统计分析方法，它能够从数据中提取某些公共部分，然后对这些公共部分进行分析和处理。

在用统计分析方法研究多变量的课题时，变量个数太多就会增加课题的复杂性。人们自然希望变量个数较少而得到的信息较多。在很多情形，变量之间是有一定的相关关系的，当两个变量之间有一定相关关系时，可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠。

主成分分析是对于原先提出的所有变量，将重复的变量（关系紧密的变量）删去多余，建立尽可能少的新变量，使得这些新变量是两两不相关的，而且这些新变量在反映课题的信息方面尽可能保持原有的信息。

最经典的做法就是用F1（选取的第一个线性组合，即第一个综合指标）的方差来表达，即Var(F1)越大，表示F1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差最大的，故称F1为第一主成分。

如果第一主成分不足以代表原来P个指标的信息，再考虑选取F2即选第二个线性组合，为了有效地反映原来信息，F1已有的信息就不需要再出现在F2中，用数学语言表达就是要求Cov(F1, F2)=0，则称F2为第二主成分，依此类推可以构造出第三、第四，……，第P个主成分。

六、因子分析

因子分析是主成分分析的推广和发展，它也是多元统计分析中降维的一种方法。因子分析将多个变量综合为少数几个因子，以再现原始变量与因子之间的相关关系。

在主成分分析中，每个原始变量在主成分中都占有一定的分量，这些分量（载荷）之间的大小分布没有清晰的分界线，这就造成无法明确表述哪个主成分代表哪些原始变量，也就是说提取出来的主成分无法清晰的解释其代表的含义。

因子分析解决主成分分析解释障碍的方法是通过因子轴旋转。因子轴旋转可以使原始变量在公因子（主成分）上的载荷重新分布，从而使原始变量在公因子上的载荷两级分化，这样公因子（主成分）就能够用哪些载荷大的原始变量来解释。以上过程就解决了主成分分析的现实含义解释障碍。

例如，为了了解学生的学习能力，观测了许多学生数学，语文，英语，物理，化学，生物，政治，历史，地理九个科目的成绩。为了解决这个问题，可以建立一个因子模型，用几个互不相关的公共因子来代表原始变量。我们还可以根据公共因子在原始变量上的载荷，给公共因子命名。

例如，一个公共因子在英语，政治，历史变量上的载荷较大，由于这些课程需要记忆的内容很多，我们可以将它命名为记忆因子。以此类推，我们可以得到几个能评价学生学习能力的因子，假设有记忆因子，数学推导因子，计算能力因子等。

接下来，可以计算每个学生的各个公共因子得分，并且根据每个公共因子的方差贡献率，计算出因子总得分。通过因子分析，能够对学生各方面的学习能力有一个直观的认识。

七、典型相关分析

典型相关分析同样是用于数据降维处理，它用来研究两组变量之间的关系。它分别对两组变量提取主成分。从同一组内部提取的主成分之间互不相关。用从两组之间分别提取的主成分的相关性来描述两组变量整体的线性相关关系。

留学论文应该怎么写才能得高分？写作技巧？

留学论文写作技巧：

一、写作前

1、要知道在引言中陈述论点。

2、用论文的剩余部分陈述理由和证据，使论点得到充分支持。

3、考虑一下呈现这些内容的顺序：怎样安排段落之间的结构才是最清晰、最有说服力。

二、论文结构安排技巧　 ?

1、相似的想法通常应该集中在一起，而不是四处分散。　　

2、每个段落应该在字体上有区别，比如缩进或在段落之间留出额外的行间距。　

3、每一段只应该陈述一个要点。　

4、每个段落都可以看作是一篇小短文。

以主题句开头，介绍段落的主要观点；

进一步解释这个观点；

为观点提供相应的证据； ?

解释或分析证据； ?

总结要点，并指出其是如何与整体论点相关联的。 ?

5、每一段都应该使用过渡词或短语连接到下一段。　

6、段落的顺序应该符合逻辑，前后一致。　

7、一旦同学写好了初稿，试着用一句话总结每个段落的要点。

国外留学写essay如何能拿高分？

国外留学写essay如何拿高分，首先我们要清楚怎样的essay才算是优秀的、高分essay，另外我们要掌握写出高分essay的方法。

一、怎样的essay才算是优秀的？

1、有一个精彩的开头。一个精彩的、引人入胜的开头，无疑能在很大程度上增加导师的阅读兴趣，为文章增色不少。

2、重点突出。一般情况下，essay都是议论文，建议采取的结构是总分总。在开头亮出观点，然后详细论证观点，最后再总结。

3、逻辑清晰。在essay写作中，常见的逻辑方式有时间顺序、距离顺序、大小顺序、因果等。不同的essay，采用不同的逻辑方式。

4、句式灵活多变。西方国家都喜欢简洁、准确的表述，因此在句式选择上，尽量简短的，切勿使用过程的从句。此外，还要注意句式的丰富性，进行选用新颖的，写作中也要避免重复。

5、有新颖的思想。思想是essay的灵魂，一篇优秀的essay，必然蕴含作者新颖的、有创造性的思想，这也是导师最看重的内容。

写essay拿高分的技巧

写essay拿高分的技巧是什么？

1、一定要认真审题。

只有深入了解题目，才能选择正确的写作方向。

2、尽量提前写essay。

在拿到老师布置的题目以后，要第一时间开始准备写作。导师布置的essay基本都会和近期的课程相关，写得越早，难度就越小。

3、多阅读essay范文。

今天关于“留学时间算法分析论文”的讲解就到这里了。希望大家能够更深入地了解这个主题，并从我的回答中找到需要的信息。如果您有任何问题或需要进一步的信息，请随时告诉我。

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