Как магистрант может компенсировать отсутствие прочной основы в базовой математике и основах компьютерных наук?

Я аспирант в области компьютерных наук (в США). Я учился в бакалавриате в Индии.

Мои основы в математике и CS, что важно, шатки. Я часто чувствую себя неуверенно в классе, где мои сверстники, кажется, глубоко понимают основы, которым меня учили по-другому (теперь я думаю об этом - в лучшем случае посредственный стандарт).

Я работал над математикой, используя академию Хана. Для CS я изучаю их по мере необходимости. Но я все еще чувствую большой пробел в своем подходе и хотел бы получить некоторые предложения по этому поводу.

Я был/нахожусь в несколько похожей ситуации: я решил не идти в аспирантуру, несмотря на возможность, потому что понял, что моя математическая интуиция посредственна. Я понял это только к концу учебы в бакалавриате, когда начал читать высококлассные исследовательские работы. Что я делал, чтобы улучшить ситуацию, так это учился на видеолекциях (а именно MIT OpenCourseWare — есть канал на YouTube), делая собственные заметки и исследуя дополнительные примеры и упражнения по конкретным подтемам, найденным в Интернете.
У @jackbeal есть интересный ответ на этот вопрос
Если у вас есть время, вы можете самостоятельно просмотреть некоторые элементарные учебники (например, CLRS Intro to Algorithms будет хорошим началом).

Ответы (2)

То, что вы понимаете, это хорошо, но правильный подход зависит от множества индивидуальных факторов. Люди, которые могут дать вам лучший совет, — это ваши профессора/консультанты. Они, вероятно, лучше знают, где вы находитесь и что для вас наиболее важно для достижения успеха в их программе. Кроме того, информирование их о том, что вы знаете о своих недостатках и пытаетесь исправить их, должно улучшить их мнение о вас, а также сделать их более склонными помочь вам добиться успеха в программе.

Тем не менее, вот некоторые вещи, которые могут помочь: начать репетиторство или TA для более низких классов математики/CS (я впервые действительно понял собственные векторы, когда я обучал других студентов по линейной алгебре), изучение текстов самостоятельно (упражнения являются наиболее важно!), посещая/присутствуя на занятиях бакалавриата (так поступают некоторые из наших аспирантов со слабой подготовкой), печатая свои собственные заметки по этому фундаментальному материалу, находя людей (студентов или преподавателей), которым вы можете задать конкретные вопросы.

Также: почитайте про синдром самозванца (на wiki-p и здесь , скажем). У вас может быть это.

Пройдите соответствующие (даже низкоуровневые) курсы, чтобы пополнить свои знания, наверное, лучше всего. Вы можете попросить учителя посещать занятия без выставления оценок или попросить его предложить материал для самостоятельного изучения и самооценки. Есть много бесплатных конспектов лекций, даже классы с полными домашними заданиями и экзаменами (иногда за несколько лет) и часто полные решения.

Одна вещь, которую я обнаружил на собственном горьком опыте в отношении самообучения, заключается в том, что (насколько это возможно) обучение «точно в срок» лучше всего. Видение того, где вы будете применять материал, помогает с мотивацией, позволяет избежать потери в непродуктивных побочных ответвлениях, а «практическое» обучение более плодотворно. Кроме того, «изучите это, потому что мне это может понадобиться» может быть ошибкой (это никогда не используется), может произойти слишком рано (когда вы начнете использовать, вы почти забудете об этом) или (что еще хуже) появится лучшая техника. , и вам все равно придется учиться этому на работе.

Да, это займет время. Возможно, даже много. Но, как я говорю своим студентам, лучше уйти поздно со степенью, чем вскоре ни с чем.