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CMU Undergraduate Research Experience

cmu暑期交流项目感想
         可能是summer的缘故,cmu的教授,学生的生活节奏并没有想象中的快。 cs所在的gates center是近几年新建的,条件设施很好,common area 有很多躺椅沙发圆桌方便大家讨论。教授非常强调兴趣,最常问的话是 what's your interest。我的一个labmate是一个大一升大二的cmu本科生,暑假在做关于np问题近似算法的研究,可见一个计算机科学家的成长培养在cmu非常早了。他下学期还要修实分析、代数等理论性很强的课程。 但是大多数同学并不是这样,他的大部分同学都会去公司实习,为就业做准备,也无意读研究生甚至博士。大家都在凭兴趣做事,可能有利有弊。
       我的project是一个历史系教授david miller提出的,想要用一个随机算法来解决美国选举中的偏袒问题。然后与计算机教授danny sleator和数学系教授alan frieze一起解决, 所以他们三个共同指导我的实践。
       Danny 是伸展树和均摊分析的发明人,不过现在感觉以家庭生活和带本科生为主,没有研究生。 他给人感觉非常smart, 他的语速并不快, 但是很有条理性,对于概念理解的非常清楚,同时也能用一两句话给我讲清楚。 面对我整理的问题和困惑,他并不能第一时间给出反应,片刻中他能够逐渐整理清楚,然后开始解决(有一块白板用于讨论), 一次讨论中,他指出tricky part, 然后发现不好解决,于是立刻简化它,说我们先退到一个simple case,,,然后解决这个simple case。 我告诉他这里面有什么问题, 然后他说let‘s add more properties, 然后给出一个很intuitive and elegant的办法, 然后他又立刻去检验这能否满足我们需要的条件。 这个过程让我感受到danny深厚的理论功底,和出色的problem solving skills, 这种思维方法让我感觉到了一个计算机科学家的风采。
     alan对于我们的主题Markov chain random sampling非常熟悉, 以及离散数学方方面面, 我查了半天或者算了半天的东西他能一会就给予回复,判断和评论。 讨论中给人高屋建瓴的感觉,Danny都非常尊敬他。 
       他们平时还有很多的thesis 和seminar,中午开始的还会提供午饭,这样利用吃饭时间有些新收获感觉很好。 seminar具体细节感觉其实听得不太懂,给人的感觉是他们讨论的话题比较general,从解决一个大的问题出发。 一个harvard博士后的讲座让我印象很深。 他本科在cmu时师从一个图灵奖得主,在mit读博和现在在harvard博士后的导师也都是图灵奖。 他也讨论的主题也是machine learning,他讲的是现在machine learning 都是分learning algorithm和reasoning algorithm两部分,而他做的是用一个pac semantics(他的一个图灵奖导师提出的)方法,把两个合成一个integerated algorithm,达到好的效果。 让人感觉到,人家提出的问题要比我们提出的问题根本得多,可能影响也深远的多,我们中国人的入手点可能更多的是提高一下算法的准确性或者在哪些具体情况下怎么改进,从问问题的角度就不如别人, 我感觉这可能是我们中国科学比美国落后的地方。
       再次感谢老师们辛苦工作给我们提供这样一个机会
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