Kako Napisati Disertaciju ili Krevet Citanje za Ljude Koji Nemaju Vremena za Spavanje

Source: https://www.cs.purdue.edu/homes/dec/essay.dissertation.html

Kandidatu:

Dakle, vi se spremaju pisati doktorat disertacija u eksperimentalnom području računarstva. Osim ako ste napisali mnogo formalnih dokumenata prije, vi ste u za iznenađenje: to je teško!

Postoje dva moguća staze uspjeha:

    • Planiranje Ahead.Few uzeti ovaj put. Nekolicina koji to tako brzo da su jedva primijetili napustiti Univerziteta. Ako želite da napravite trajan utisak i imaju dugu karijeru kao apsolvent, ne biraju ga.
    • Perseverance. All stvarno morate da uradite je da nadživi svoj doktorski odbora. Dobra vijest je da su mnogo stariji od tebe, tako da možete pogoditi ko će na kraju isteći prvi. Loša vijest je da su više praktikuje u ovoj igri (na kraju krajeva, oni su ustrajali u lice svoje doktorske komisije, zar ne?).

Evo nekoliko smjernica koje vam mogu pomoći kada konačno postane ozbiljno o pisanju. Lista ide u nedogled; vjerojatno nećete želite da je sve pročitati odjednom. Ali, molim vas pročitajte ga prije nego što išta pisati.

Glavna ideja:

  1. Teza je hipoteza ili pretpostavka.
  2. A Doktorsku disertaciju je dugotrajan, formalni dokument koji tvrdi u odbrani određene teze. (Dakle, mnogi ljudi koriste termin “teza” koji se odnosi na dokument koji je trenutni rječnik sada uključuje to kao treći značenje “rad”).
  3. Dva važna pridjevi koristi za opisivanje disertaciju su “original” i “značajne”. Istraživanje izvodi da podrži tezu mora biti oboje, i disertacija mora pokazati da je to tako. Konkretno, disertaciju naglašava originalni doprinosa.
  4. Naučni metod znači počevši od hipoteza, a zatim prikupljanje dokaza koji bi podržali ili zabraniti. Prije nego što se može pisati disertaciju brani određene teze, jedan mora prikupiti dokaze da je podržava. Dakle, najteži aspekt pisanja disertacije sastoji se od organiziranja dokaza i povezanih diskusije u koherentan oblik.
  5. Suština disertacije je kritičko razmišljanje, a ne eksperimentalnih podataka. Analiza i koncepti čine srce rada.
  6. Disertacija koncentrira na načelima: to navodi naučene lekcije, a ne samo činjenice iza njih.
  7. U principu, svaka izjava u disertacija mora biti podržana bilo referenca na naučne literature ili originalni rad. Osim toga, disertacija ne ponavlja detalje kritičkog razmišljanja i analize naći u objavljenim izvorima; koristi rezultate kao činjenicu i odnosi čitača na izvor za više detalja.
  8. Svaku rečenicu u disertacija mora biti potpuna i ispravna u gramatičkom smislu. Osim toga, disertacija mora zadovoljiti stroge pravila formalne gramatike (npr, bez kontrakcija, ne kolokvijalizmima, bez uvrede, ne nedefinisan tehnički žargon, nikakve skrivene šale, a ne sleng, čak i kada takvi termini ili fraze su u upotrebi u govornom jezik). Zaista, pisanje u dissertaton mora biti kristalno jasno. Nijanse značenja stvari; terminologija i proze mora da dobro razlike. Riječi mora prenijeti tačno značenje namijenjen, ništa više i ništa manje.
  9. Svaku izjavu u disertacija mora biti ispravan i opravdane u logičan i naučnom smislu. Osim toga, diskusije u disertaciji mora da zadovolji najstrože pravila logike primjenjuju na matematici i znanosti.

    Ono što treba naučiti iz Vježba:

     

    1. Svi naučnici treba da komunicira otkrića; doktorskih disertacija pruža obuku za komunikaciju sa drugim naučnicima.
    2. Pisanje disertacije zahtijeva student misli duboko, da organizuju tehničke rasprave, prikupiti argumente koji će uvjeriti drugih naučnika, i da prati pravila za rigorozne, formalnu prezentaciju argumenata i diskusiju.

    Pravilo:

     

    Dobrog pisanja je od suštinskog značaja u disertaciji. Međutim, dobro pisanje ne može nadoknaditi za mali broj ideja ili koncepata. Naprotiv, jasno prezentaciju uvijek otkriva slabosti.

    Definicije i terminologija:

    1. Svaki tehnički termin koji se koristi u disertaciji mora biti definisana bilo je pozivanje na prethodno objavljene definicije (za standardne pomire sa svojim uobičajenim značenjem) ili precizno, nedvosmislenu definiciju koji se pojavljuje prije nego što se ovaj termin koristi (za novi termin ili standardni termin koji se koristi na neobičan način).
    2. Svaki termin treba koristiti u jedan i samo jedan način u cijeloj disertacije.
    3. Najlakši način da se izbegne dugi niz definicija je uključiti izjavu: “Terminologiju koja se koristi u ovom dokumentu slijedi da, s obzirom na [CITIRANOST]” Onda, samo odrediti iznimke.
    4. Uvodnog poglavlja može dati intuicija (tj neformalni definicije) termina, pod uslovom da se preciznije definirati kasnije.

      Uvjeti i rečenica u Izbjegavajte:

      • prilozi uglavnom, oni su vrlo često previše koristi. Koristite jake riječi, umjesto. Na primjer, moglo bi se reći, “Pisci zloupotrebljavaju prilozi”.
      • šale ili punsOni nemaju mjesta u formalnom dokumentu.
      • “Loše”, “dobar”, “Nice”, “strašno”, “glup”A naučna disertacija ne čini moralne sudove. Koristite “pogrešan/ispravno” da se odnosi na činjenične ispravnost ili greške. Koristiti precizne riječi ili fraze za procjenu kvalitete (npr “metoda A zahteva manje računanja od metoda B”). U principu, treba izbjeći sve kvalitativne presude.
      • “Pravi”, “čisti”, U smislu “dobar” (to je predrasuda).
      • “Savršen” Ništa nije.
      • “Idealno rješenje” Opet suditi.
      • “Danas”, “modernim vremenima” Danas je zadnji sutrašnjice.
      • “Uskoro” Kako brzo? Kasnije večeras? Narednoj deceniji?
      • “Bili smo iznenađeni da nauči …” Čak i ako ste bili, pa šta?
      • “Izgleda”, “naizgled” Nije bitno kako se pojavi nešto;
      • “Čini se da pokažu” Sve što je bitno su činjenice.
      • “U smislu” obično nejasan
      • “Na osnovu”, “X-based”, “kao osnova” pažljivo; može biti nejasna
      • “Drugačiji” Ne znači “raznih”; drugačije od onoga?
      • “u svjetlu” govorni
      • “mnogo” nejasne i kolokvijalni
      • “vrsta” nejasne i kolokvijalni
      • “vrstu” nejasne i kolokvijalni
      • “nešto kao” nejasne i kolokvijalni
      • “Samo o” nejasne i kolokvijalni
      • “broj” nejasan; misliš “neki”, “mnogi”, ili “najviše”? Kvantitativnu izjava je poželjno.
      • “zahvaljujući” govorni
      • “vjerovatno” samo ako znate statistički vjerojatnost (ako to učinite, navodi se u kvantitativnom
      • “Očigledno, jasno” biti oprezan: očigledno/jasno svima?
      • “jednostavno” Može imati negativnu konotaciju, kao “budala”
      • “zajedno sa” Dovoljno je koristiti “s”
      • “Zapravo, stvarno” definisati uslovi precizno da eliminiše potreba da se razjasni
      • “činjenica da” čini meta-kazne; preformulirati
      • “Ovo”, “da”
        • Kao u “To izaziva zabrinutost”. Razlog: “ovo” može se odnositi na predmet prethodnoj rečenici, čitav prethodnoj rečenici, čitav prethodnog stava, cijela prethodnom poglavlju, itd Što je još važnije, može se tumačiti u konkretnom smislu ili u meta-smislu. Na primjer, u:

        “X radi Y. To znači …”

        čitalac može pretpostaviti “to” se odnosi na Y ili na činjenicu da je X to radi. Čak i kada ograničeno (npr “ovo računanje …”), izraz je slaba i često dvosmislen.

      • “Vi ćete čitati o …” Druga osoba nema mjesta u formalnom disertaciji.
      • “Ja ću opisati …” Prva osoba nema mjesta u formalnom disertaciji. Ako self-referenca je od suštinske važnosti, fraza kao “Član 10 opisuje …”
      • “Mi” kao “vidimo da” Zamka izbjeći. Razlog: gotovo svaka kazna se može pisati da počne sa “mi”, jer “mi” se može odnositi na: čitač i autor, autor i savjetnik, autor i istraživački tim, eksperimentalni kompjuterski stručnjaci, cijela informatike zajednice, nauka zajednice, ili neke druge neodređene grupe.
      • “Nadamo se da će program …” Kompjuterski programi ne nadam, osim ako oni implementirati AI sistema. Usput, ako pišete AI teza, razgovarati s nekim drugim: AI ljudi imaju vlastiti sistem pravila.
      • “… slavni istraživač …” Nije bitno ko je to rekao ili ko je to uradio. U stvari, takve izjave prejudicirati čitač.
      • Budite pažljivi kada koristite “nekoliko, najviše, sve, sve, svaki”. Disertacija je precizan. Ako je rečenica kaže: “Većina kompjuterskih sistema sadrže X”, morate biti u mogućnosti da ga brani. Jeste li sigurni da zaista poznaju činjenice? Koliko računala su proizvodi i prodaje juče?
      • “Mora”, “uvijek” Apsolutno?
      • “Treba” Tko to kaže?
      • “Dokaz”, “dokazati” Da matematičar se slažu da je to dokaz?
      • “Pokazati” Koristi u smislu “dokazati”. Na “pokazati” nešto, morate osigurati formalni dokaz.
      • “Možete/maj” Tvoja majka vjerojatno rekao razliku.

        Glas:

        • Koristite aktivne konstrukcije. Na primjer, recimo “operativni sistem pokreće uređaj” umjesto “uređaja se pokreće operativni sistem.”

         

        Napeto:

        Napišite u sadašnjem vremenu. Na primjer, recimo “Sistem piše stranice na disk, a zatim koristi okvir …” umjesto “Sistem će koristiti okvir nakon što je napisao stranice na disk …”

        Definirati Negacija Rano:

        Primjer: kažu da “nema podataka blok čeka na izlazni red” umjesto “jednog bloka podataka čeka izlaz nije na red”.

        Gramatika i Logika:

         

        • Pazite da predmet svaku rečenicu zaista ono što glagol kaže da radi. Govoreći “Programi moraju napraviti postupak poziva pomoću X uputstvo” nije isto što i reći “Programi moraju koristiti X instrukcije kad zovu postupak”. U stvari, prva je očito lažna! Još jedan primjer: “RPC zahtjeva programa za prijenos velike pakete” nije isto što i “RPC zahtijeva mehanizam koji omogućuje programe za prijenos velike pakete.”

        Svi kompjuterski stručnjaci treba da znaju pravila logike. Nažalost, pravila su teže pratiti kada je jezik diskursa je engleski umjesto matematičkih simbola. Na primjer, rečenica “Postoji kompajler koji prevodi N jezicima …”znači jedan kompajler postoji koja obrađuje sve jezike, dok je kazna “za svaku od N jezika, postoji kompajler koji prevodi…” znači da mogu postojati 1 kompajler, 2 kompajlera ili N kompajlera. Kada napisana pomoću matematičkih simbola, razlika je očigledna, jer “za sve” i “postoji” su obrnuti.

         

        Fokusirajte se na Rezultate i ne Ljudi/Okolnosti u Kojima su Dobijeni:

         

        • “Nakon što je radio osam sati u laboratoriju te noći, shvatili smo…” nema mjesta u disertaciji. Nije bitno kada je shvatila ili koliko dugo ste radili da dobije odgovor. Još jedan primjer: “Jim i ja stigli na brojeve prikazane u tabeli 3 mjerenjem…” Stavi priznanje Jim u disertaciji, ali ne uključuju imena (čak i svoj) u glavnom tijelu. Možda će vam biti u iskušenju da dokumentuje dugi niz eksperimenata koji su proizveli ništa ili slučajnost koja je rezultirala u uspjeh. Izbjegavajte ga u potpunosti. Konkretno, ne dokumentuju naizgled mistični utjecaji (npr: “ako to mačka nije puzao kroz rupu u podu, možda ne bi otkrili indikator napajanja greška na mreži most”). Nikad ne pripisuju takve događaje u mistične uzroke ili implicira da čudno snage mogu uticati rezultate. Sažetak: držati običnom činjenice. Opišite rezultate bez stana na vaše reakcije ili događaja koji su vam pomogli da ih ostvariti.

         

         

        Izbjegavajte Samoocenjivanje (i Pohvale i Kritike):

         

        Obje od navedenih primjera su neispravni: “Metoda je navedeno u točki 2 predstavlja veliki napredak u dizajnu distribuiranih sistema, jer…” “Iako je tehnika u sljedećem poglavlju nije earthshaking,…”

        Referenca na Postojeći Raditi:

         

        • Jedna uvijek navodi radova, a ne autora. Tako je jedna koristi jednine glagol da se odnosi na papiru iako ima više autora. Na primer, “Johnson i Smith [J & S90] javlja da…”

        Izbjegavajte frazu “autori tvrde da X”. Korištenje “tvrde” baca sumnju na “X”, jer reference misli autora umjesto činjenica. Ako se slažete “X” je u pravu, jednostavno država “X”, a zatim referenca. Ako se apsolutno umjesto mora referencirati papir rezultat, kažu da je “papir kaže da …” ili “Johnson i Smith [J & S 90] predstavlja dokaz da…”.

        Koncept vs. Primjer:

         

        A čitalac može zbuniti kada koncept i instanca to su mutne. Zajednička primjeri uključuju: algoritam i određeni program koji se provodi, programski jezik i kompajler, opće apstrakcije i svojim posebnim implementaciju u kompjuterski sistem, strukturu podataka i konkretnom slučaju to u memoriji. 

        Terminologija za Koncepata i Apstrakcija

         

        • Prilikom definisanja terminologija za koncept, pazite da odluči precizno kako je ideja prevodi na implementaciju. Razmotrite sljedeće rasprave:

        VM sistemi uključuju koncept poznat kao adresnog prostora. Sistem dinamički stvara adresnog prostora kada program potreban jedan, i uništava adresu prostora kada je program koji je stvorio prostor završi ga koristite. A VM sistem koristi mali, konačan broj za identifikaciju svakog adresnog prostora. Konceptualno, jedan razumije da svaki novi adresni prostor treba da ima novi identifikator. Međutim, ako VM sistem izvršava tako dugo da iscrpi sve moguće adresnog prostora identifikatora, mora ponovno korištenje broj.

        Važno je da se rasprava ima smisla samo zato što definira “adresni prostor” nezavisno od “adresa identifikator prostor”. Ako se očekuje da će raspravljati o razlikama između koncepta i njegove implementacije, definicije mora dozvoliti takve razlike.

         

        Znanje vs. Podaci

         

        Činjenice koje proizlaze iz eksperiment se nazivaju “podaci”. Izraz “znanje”, ukazuje na to da su analizirali činjenice, zgusnuta, ili u kombinaciji sa činjenicama iz drugih eksperimenata za proizvodnju korisne informacije.

        Uzrok i Posledica:

         

        • A disertacija mora pažljivo odvojiti uzročno-posljedičnih veza, od jednostavnih statističkih korelacija. Na primjer, čak i ako su svi kompjuterski programi pisani u profesora X laboratoriju zahtijeva više memorije nego kompjuterske programe pisane u profesora Y laboratoriju, možda neće imati nikakve veze sa profesorima ili laboratoriju ili programera (npr, možda ljudi koji rade u profesor X laboratorija rade na aplikacije koje zahtijevaju više memorije nego aplikacije u profesora Y laboratoriju).

         

         

        Crtanje Zagarantovane Samo Zaključci:

         

        • Jedan mora biti oprezan da bi privukli samo zaključke da su dokazi podržava. Na primjer, ako programi rade puno sporiji na kompjuteru nego na kompjuteru B, ne može se zaključiti da je procesor u je sporija od procesora u B osim ako je odlučio sve razlike u operativnim sistemima kompjuterima, ulazne ili izlazne uređaje, veličini memorije, keš memorije, ili interne autobus propusnost. U stvari, mora se ipak suzdrže od presude, osim ako neko ima rezultate iz kontrolisanog eksperimenta (npr, radnih skup nekoliko programa mnogo puta, svaki kada je računar inače u stanju mirovanja). Čak i ako je uzrok neke pojave izgleda očigledno, ne može se zaključiti bez čvrstih, dokaze.

          Trgovinu i nauke:

           

          U naučnom disertaciji, nikad se ne izvlači zaključke o ekonomskoj opravdanosti ili komercijalni uspjeh ideje/metoda, niti jedan spekulišu o povijesti razvoja ili nastanku ideju. Naučnik mora ostati objektivan o meritumu ideju nezavisno od svoje komercijalne popularnosti. Konkretno, naučnik nikad pretpostavlja da komercijalni uspjeh je važeći mjera zasluga (mnogih popularnih proizvodi nisu ni dobro osmišljen ni dobro projektirana). Dakle, izjave kao što je “preko četiri stotine proizvođača da proizvode koristeći tehniku ​​Y” su nebitni u disertaciji.

          Politike i nauke:

           

          • Naučnik izbjegava sve politički uticaj prilikom procjene ideje. Očigledno, nije bitno da li državnih organa, političkih stranaka, vjerskih grupa, ili drugim organizacijama podržati ideju. Što je još važnije i često previđa, nije bitno da li je ideja potekla sa naučnik koji je već osvojio Nobelovu nagradu ili apsolvent prve godine. Jedan mora procijeniti ideju nezavisnog izvora.

           

           

          Kanonski Organizacija:

           

          • U principu, svaka disertacija mora definirati problem koji motivisan istraživanja, reći zašto taj problem je važno, reći ono što su drugi učinili, opisuju novi doprinos, dokument eksperimenti da potvrdi doprinos, i izvući zaključke. Nema kanonski organizacija za disertaciju; svaka je jedinstvena. Međutim, početnici pisanje disertacije u eksperimentalnoj oblasti CS mogu pronaći na sljedećem primjeru dobra polazna točka:

           

 

Poglavlje 1: Uvod

Pregled problema; Zbog toga je važno; pregled postojećih rada i izjavu vašeg hipoteza ili konkretno pitanje koje treba istražiti. Neka bude čitljiva od strane bilo koga.

 

Poglavlje 2: Definicije

Novim uslovima samo. Čine definicije precizan, koncizan, i nedvosmislena.

 

Poglavlje 3: Konceptualni model

Opišite centralni koncept u osnovi svoj rad. Neka to bude “temu” koja povezuje sve vaše argumente. To bi trebalo dati odgovor na pitanje postavljeno u uvodu na konceptualnom nivou. Ako je potrebno, dodajte novo poglavlje za dodatne obrazloženje o problemu ili njegovo rješenje.

 

 

Poglavlje 4: Eksperimentalna mjerenja

Opišite rezultate eksperimenata koji pružaju dokaze u prilog teze. Obično eksperimenti ili naglasiti proof-of-concept (pokazuje održivost metoda / tehnika) ili efikasnost (pokazuje da metoda / tehnika omogućava bolje performanse od onih koje postoje).

 

Poglavlje 5: Uporedo i posledice

Opišite varijacije, ekstenzije, ili druge aplikacije centralnog ideju.

 

Poglavlje 6: Zaključci

Sumirati ono što je naučio i kako se može primijeniti. Spomenuti mogućnosti za buduća istraživanja.

 

Sažetak:

Kratak (nekoliko paragrafa) sažetak disertacije. Opišite problem i istraživački pristup. Naglašavaju originalni doprinosa.

Predložena Nalog za pisanje:

Najlakši način da se izgradi disertacija inside-out. Početi pisanjem poglavlja koja opisuju vaše istraživanje (3, 4 i 5 u gore kontura). Prikupiti smislu kako nastaju i zadržati definiciju za svaku. Definirati svaki tehnički termin, čak i ako ga koristite na konvencionalan način.

Organizirati definicije u posebnom poglavlju. Čine definicije precizne i formalne. Komentar narednim poglavljima da potvrdi da je svaka upotreba tehnički termin pridržava svoje definicije. Nakon čitanja sredini poglavlja za provjeru terminologiju, pišu zaključke. Napiši uvod sljedeći. Na kraju, završiti apstraktno.

Ključ uspjeha:

Usput, tu je ključ uspjeha: praksa. Niko nikada nije naučio pisati čitajući eseje ovako. Umjesto toga, potrebno je da se bave, praksa, praksa. Svaki dan.

 

 

 

 

 

Razdvajanje misli:

  • Ostavljamo vas sa sljedećim idejama da razmišljaju više. Ako oni ništa ne znači sada, ponovo ih nakon što završite pisanje disertacije.
    • Nakon velike bolove, a formalni osjećaj dolazi.
          • – Emily Dickinson
    • Čovjek može pisati u bilo koje vrijeme, da li će se postaviti uporno na nju.
          • – Samuel Johnson
    • Zadržati pravo na do kraja puta.
          • – Harry Lauder
    • Prosječna Ph.D. teza je ništa drugo nego prenošenje kostiju iz jednog groblja u drugu.
          • – Frank J. Dobie