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How To Write A Dissertation – Purdue University New
In general, every statement in a dissertation must be supported either by a reference to published scientific literature or by original work. Moreover, a dissertation does not repeat the details of critical thinking and analysis found in published sources; it uses the results as fact and refers the reader to the source for further details.
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잠잘 시간이 없는 사람들을 위한 논문 또는 취침 시간 독서를 작성하는 방법
후보자에게:
그래서, 당신은 박사 학위를 쓸 준비를하고 있습니다
컴퓨터 과학의 실험 영역에서 논문
이전에 많은 공식 문서를 작성하지 않았다면 깜짝 놀라게 될 것입니다
어렵습니다!
두 가지 가능한 성공 경로가 있습니다
미리 계획
이 길을 가는 사람은 거의 없습니다
대학을 너무 빨리 떠나서 거의 눈에 띄지 않는 소수의 사람들입니다
대학원생으로서 오래 지속되는 인상을 남기고 싶다면 선택하지 마세요.
인내
당신이 정말로 해야 할 일은 박사 위원회보다 오래 지속되는 것입니다
좋은 소식은 그들이 당신보다 훨씬 나이가 많기 때문에 누가 먼저 만료될지 추측할 수 있다는 것입니다
나쁜 소식은 그들이 이 게임에서 더 많이 연습한다는 것입니다(결국, 그들은 박사 위원회 앞에서도 인내했습니다, 그렇죠?).
마침내 글쓰기에 대해 진지해질 때 도움이 될 수 있는 몇 가지 지침이 있습니다
목록은 영원히 계속됩니다
당신은 아마 그것을 한 번에 모두 읽고 싶지 않을 것입니다
하지만 글을 쓰기 전에 꼭 읽어보세요.
일반 아이디어:
논문은 가설 또는 추측입니다.
박사 학위 논문은 특정 논문을 옹호하는 길고 형식적인 문서입니다
(그래서 많은 사람들이 “thesis”라는 용어를 현재 사전에 “thesis”의 세 번째 의미로 포함하고 있는 문서를 지칭하기 위해 사용합니다.).
논문을 설명하는 데 사용되는 두 가지 중요한 형용사는 “ 독창적’ ‘ 및 ‘실질적” 논문을 뒷받침하기 위해 수행된 연구는 둘 다이어야 하며, 논문은 이를 증명해야 합니다
특히, 논문은 독창적인 기여를 강조합니다.
과학적 방법은 가설에서 출발하여 그것을 지지하거나 부정하는 증거를 수집하는 것을 의미합니다
특정 논문을 옹호하는 논문을 쓰기 전에 그것을 뒷받침하는 증거를 수집해야 합니다
따라서 논문을 작성할 때 가장 어려운 부분은 증거와 관련 토론을 일관된 형식으로 구성하는 것입니다
논문의 본질은 실험 데이터가 아니라 비판적 사고입니다
분석과 개념이 연구의 핵심을 형성합니다.
논문은 원칙에 중점을 둡니다
논문은 배운 교훈을 기술하고 그 배후의 사실을 설명하지 않습니다
일반적으로 논문의 모든 진술은 출판된 과학 자료에 대한 참조로 뒷받침되어야 합니다
문학 또는 독창적 인 작업
더욱이 논문은 출판된 출처에서 발견되는 비판적 사고와 분석의 세부 사항을 반복하지 않습니다
결과를 사실로 사용하고 독자에게 더 자세한 정보를 위해 출처를 알려줍니다
논문의 각 문장은 문법적으로 완전하고 정확해야 합니다
또한, 학위 논문은 형식 문법의 엄격한 규칙(예: 축약, 구어, 비방, 정의되지 않은 전문 용어, 숨은 농담, 속어 없음)을 충족해야 합니다
이러한 용어나 구가 구어에서 일반적으로 사용되는 경우에도 마찬가지입니다
언어)
사실, 논문의 글은 수정같이 명확해야 합니다
의미의 음영이 중요합니다
용어와 산문은 잘 구별되어야 합니다
단어는 의도한 의미를 정확하게 전달해야 하며 그 이상도 이하도 아닙니다
논문의 각 진술은 논리적이고 과학적 의미에서 정확하고 변호할 수 있어야 합니다
또한, 논문의 토론은 수학과 과학에 적용되는 가장 엄격한 논리 규칙을 충족해야 합니다.
연습에서 배워야 할 것:
모든 과학자는 발견 사항을 전달해야 합니다
박사 학위 논문은 다른 과학자들과의 의사 소통을 위한 훈련을 제공합니다.
논문을 작성하려면 학생이 깊이 생각하고, 기술적 토론을 조직하고, 다른 과학자를 설득할 주장을 소집하고, 주장과 토론을 엄격하고 형식적으로 발표하기 위한 규칙을 따라야 합니다
.
경험 법칙:
좋은 글은 논문에서 필수적입니다
그러나 좋은 글은 아이디어나 개념의 고요함을 보상할 수 없습니다
오히려 명확한 프레젠테이션은 항상 약점을 드러냅니다.
정의 및 용어:
논문에 사용된 각 기술 용어는 이전에 출판된 정의(일반적인 의미를 가진 표준 용어의 경우)를 참조하거나 용어가 사용되기 전에 나타나는 정확하고 모호하지 않은 정의(새로운 용어 또는 표준 용어는 일반적이지 않은 방식으로 사용됨).
각 용어는 논문 전체에서 한 가지 방식으로만 사용해야 합니다.
긴 일련의 정의를 피하는 가장 쉬운 방법은 다음과 같은 문장을 포함하는 것입니다
“이 문서 전체에서 사용되는 용어는 다음과 같습니다
그것은 [CITATION]에 주어진다.” 그런 다음, 예외만 정의하십시오.
서론 장에서는 용어가 나중에 더 정확하게 정의된다면 직관(즉, 비공식적 정의)을 줄 수 있습니다.
피해야 할 용어 및 구문:
부사 대부분 과도하게 사용됩니다
대신 강한 단어를 사용하십시오
예를 들어, “작가는 부사를 남용합니다.”라고 말할 수 있습니다
농담이나 말장난 공식 문서에는 들어갈 자리가 없습니다
“나쁘다”, “좋다”, “좋다”, “끔찍하다”, ‘어리석다” 과학 논문은 도덕적 판단을 내리지 않습니다
사실적 정확성이나 오류를 나타내기 위해 “incorrect/correct”를 사용하십시오
정확한 단어나 구를 사용하여 품질을 평가합니다(예: “방법 A는 방법 B보다 계산이 덜 필요함”)
일반적으로 모든 질적 판단은 피해야 합니다.
“true”, “pure”, “good”의 의미(판단적입니다).
“perfect” 아무것도.
“ 이상적인 해법” 또 판단하시네요.
‘오늘”, ‘근대” 오늘은 내일의 어제.
‘곧” 얼마나 빨리요? 오늘 밤 늦게? 다음 십년?
“우리는 알고 놀랐습니다…” 당신이 그랬다 해도, 그래서?
“~처럼 보이는”, “~처럼 보이는”, 어떤 것이 어떻게 보이는지는 중요하지 않습니다
“보여주는 것 같다” 중요한 것은 사실뿐입니다
.
“의 관점에서”는 일반적으로 모호합니다
“기반”, “X 기반”, “기반” 주의; 모호할 수 있습니다
“다르다”는 “다양하다”를 의미하지 않습니다
무엇과 다른가? ‘에 비추어’ 구어체
“많은” 모호하고 구어체
“종류” 모호하고 구어체
“유형” 모호하고 구어체
“~와 같은 것” 모호하고 구어체
“그냥” 모호하고 구어체
“수” 모호함; “일부”, “많은” 또는 “대부분”을 의미합니까? 양적 표현이 더 좋습니다
구어체로 ”때문에’
“아마도”‘ 통계적 확률을 알고 있는 경우에만(알고 있는 경우 정량적으로 기술하십시오
“분명히, 명확하게”‘ 주의: 모든 사람에게 분명/분명합니까?
“단순”) 다음과 같이 부정적인 의미를 가질 수 있습니다
in “simpleton”
“함께” 그냥 “with”를 사용하십시오
“사실상, 정말로” 용어를 정의하여 명확히 할 필요가 없습니다
“이것”, “저것” “이것은 우려를 야기합니다.”에서와 같이 이유: “이”는 이전 문장의 주제, 전체 이전 문장, 전체 이전 단락, 전체 이전 섹션 등 더 중요한 것은 구체적인 의미나 메타 의미로 해석될 수 있다는 것입니다
Y 또는 X가 수행한다는 사실을 나타냅니다
제한된 경우에도(예: “이 계산…”) 구문이 약하고 종종 모호합니다
“You will read about..
.” 두 번째 사람은 형식적인 논문에서 자리가 없습니다.
“설명할 것입니다…” 첫 번째 p erson은 공식 논문에서 자리가 없습니다
자체 참조가 필수인 경우 “섹션 10에 설명된…”과 같이 표현합니다
“we” as in “we see that” 피해야 할 함정
이유: 거의 모든 문장이 “we”로 시작할 수 있습니다
왜냐하면 “we”는 다음을 참조할 수 있기 때문입니다
커뮤니티, 과학 커뮤니티, 또는 기타 지정되지 않은 그룹
“잘하면, 프로그램은…” 컴퓨터 프로그램은 AI 시스템을 구현하지 않는 한 희망하지 않습니다
그건 그렇고, AI 논문을 쓰고 있다면 다른 사람과 이야기하십시오
AI 사람들에게는 자신의 규칙 시스템이 있습니다
“..
유명한 연구원. ..” 누가 말했는지, 누가 말했는지는 중요하지 않습니다
그것을했다
사실, 그러한 진술은 독자에게 편견을 줍니다.
“몇몇, 대부분, 모두, 모두, 모두”를 사용할 때 주의하십시오
논문은 정확합니다
문장이 “대부분의 컴퓨터 시스템에는 X가 포함되어 있습니다”라고 되어 있다면, 당신은 그것을 방어할 수 있어야 합니다
당신은 사실을 정말로 알고 있다고 확신합니까? 어제 몇 대의 컴퓨터를 만들고 판매했습니까? “반드시”, “항상” 절대적으로?
“해야” 누가 그렇게 말합니까? “증명”, “증명” 수학자가 그것이 증명이라는 데 동의할까요? “show” “증명하다”의 의미로 사용됩니다
무언가를 “보여주기”’ 공식적인 증거를 제공해야 합니다
“할 수 있음/할 수 있음” 어머니가 아마도 차이점을 말씀하셨을 것입니다
음성:
활성 구조를 사용하십시오
예를 들어, “장치가 운영 체제에 의해 시작되었습니다.” 대신 “운영 체제가 장치를 시작합니다.”라고 말하십시오
십:
현재형으로 쓰세요
예를 들어 “시스템이 디스크에 페이지를 쓴 후 프레임을 사용합니다…” 대신 “시스템이 디스크에 페이지를 쓴 다음 프레임을 사용합니다…”라고 말합니다
부정 조기 정의:
예: “출력을 기다리는 데이터 블록이 대기열에 없습니다.” 대신 “출력 대기열에서 대기하는 데이터 블록이 없습니다.”라고 말합니다
문법과 논리:
각 문장의 주어가 실제로 동사가 하는 일을 하도록 주의하십시오
“프로그램은 X 명령어를 사용하여 프로시저를 호출해야 합니다.”라고 말하는 것은 “프로시저를 호출할 때 프로그램은 X 명령어를 사용해야 합니다.”라고 말하는 것과 다릅니다
사실, 첫 번째는 명백히 거짓입니다! 또 다른 예: “RPC는 프로그램이 큰 패킷을 전송해야 함”은 “RPC는 프로그램이 큰 패킷을 전송할 수 있도록 하는 메커니즘이 필요합니다.”와 같지 않습니다
모든 컴퓨터 과학자는 논리 규칙을 알아야 합니다
불행하게도 담화 언어가 수학 기호 대신 영어일 때 규칙을 따르기가 더 어렵습니다
예를 들어, “N개 언어를 번역하는 컴파일러가 있습니다.”라는 문장은 모든 언어를 처리하는 단일 컴파일러가 존재한다는 것을 의미하는 반면, “N개의 언어 각각에 대해 다음이 있습니다
컴파일러…”는 1개의 컴파일러, 2개의 컴파일러 또는 N개의 컴파일러가 있을 수 있음을 의미합니다
수학적 기호를 사용하여 작성할 때 차이점은 “for all”과 “존재함”이 반대이기 때문에 명백합니다.
결과에 초점을 맞추고 그들이 얻은 사람/상황이 아닌:
“그날 밤 연구실에서 8시간을 일한 후 우리는 깨달았습니다…”는 논문에서 설 자리가 없습니다
당신이 그것을 언제 깨달았는지 또는 답을 얻기 위해 얼마나 오래 노력했는지는 중요하지 않습니다
또 다른 예: “Jim과 나는 측정하여 표 3에 표시된 숫자에 도달했습니다…” 논문에 Jim에게 감사를 표하지만 본문에는 이름(자신의 이름도 포함)을 포함하지 마십시오
아무 것도 만들어내지 못한 일련의 긴 실험이나 성공으로 이어진 우연의 일치를 문서화하고 싶은 유혹을 받을 수 있습니다
완전히 피하십시오
특히, 신비스러워 보이는 영향을 문서화하지 마십시오(예: “고양이가 바닥의 구멍을 기어 다니지 않았다면 네트워크 브리지에서 전원 공급 장치 오류 표시기를 발견하지 못했을 수도 있음”)
그러한 사건을 신비한 원인으로 돌리거나 이상한 힘이 결과에 영향을 미쳤을 수 있음을 암시하지 마십시오
요약 : 일반 사실에 스틱
당신의 반응 또는 당신이 그들을 달성 도움이 이벤트에 거주하지 않고 결과를 설명.
자체 평가 (칭찬과 비판 모두) 피 :
다음 예는 모두 잘못된 :“2 절에서 설명하는 방법은 분산 시스템의 설계에 중요한 돌파구를 때문에. .
”“다음 절에서 기술 earthshaking되지는 않지만,. .
”
현존하는 일에 대한 참조 :
항상 저자가 아닌 논문을 인용합니다
따라서 논문에 저자가 여러 명인 경우에도 단수 동사를 사용하여 논문을 참조합니다
예를 들어, “Johnson and Smith [J&S90]은 다음과 같이 보고합니다.” “저자는 X라고 주장합니다.”라는 문구를 사용하지 마십시오
“claim”의 사용은 사실이 아닌 저자의 생각을 언급하기 때문에 “X”에 의문을 제기합니다
“X”가 정확하다는 데 동의하는 경우 단순히 “X” 다음에 참조를 표시하십시오
결과 대신에 반드시 논문을 참조해야 하는 경우 “논문은 다음과 같이 진술합니다.” 또는 “Johnson and Smith [J&S 90]는 다음과 같은 증거를 제시합니다.”라고 말합니다
개념 대
사례:
독자는 개념과 사례가 흐릿할 때 혼란스러워 할 수 있습니다
일반적인 예에는 알고리즘 및 이를 구현하는 특정 프로그램, 프로그래밍 언어 및 컴파일러, 컴퓨터 시스템에서의 일반적인 추상화 및 특정 구현, 메모리에 있는 데이터 구조 및 특정 인스턴스가 포함됩니다
추상화
개념에 대한 용어를 정의할 때 아이디어가 구현으로 어떻게 변환되는지 정확하게 결정하도록 주의하십시오
다음 논의를 고려하십시오
VM 시스템에는 주소 공간이라는 개념이 포함됩니다
시스템은 프로그램에 주소 공간이 필요할 때 동적으로 주소 공간을 만들고 공간을 만든 프로그램이 주소 공간 사용을 마치면 주소 공간을 파괴합니다
VM 시스템은 작고 유한한 숫자를 사용하여 각 주소 공간을 식별합니다
개념적으로, 각각의 새로운 주소 공간에는 새로운 식별자가 있어야 한다는 것을 이해합니다
그러나 VM 시스템이 너무 오래 실행되어 가능한 모든 주소 공간 식별자가 소진되면 숫자를 재사용해야 합니다
중요한 점은 논의가 “주소 공간 식별자”와 독립적으로 “주소 공간”을 정의하기 때문에 의미가 있다는 것입니다
개념과 구현 간의 차이점에 대해 논의하려면 정의에서 이러한 구분을 허용해야 합니다
지식 대
데이터
실험의 결과로 나온 사실을 “데이터”라고 합니다
“지식”이라는 용어는 유용한 정보를 생성하기 위해 사실이 분석, 요약 또는 다른 실험의 사실과 결합되었음을 의미합니다
원인과 결과:
논문은 단순한 통계적 상관관계에서 인과관계를 주의 깊게 분리해야 합니다
예를 들어, X 교수의 연구실에서 작성된 모든 컴퓨터 프로그램이 Y 교수의 연구실에서 작성된 컴퓨터 프로그램보다 더 많은 메모리를 필요로 한다고 해도 교수나 연구실 또는 프로그래머와 아무 관련이 없을 수 있습니다(예: 교수 X의 연구실은 교수 Y의 연구실에 있는 응용 프로그램보다 더 많은 메모리를 필요로 하는 응용 프로그램에 대해 작업하고 있습니다.
보증된 결론만 그리기:
증거가 뒷받침하는 결론만 도출하도록 주의해야 합니다
예를 들어 프로그램이 컴퓨터 B보다 컴퓨터 A에서 훨씬 느리게 실행되는 경우 컴퓨터의 운영 체제, 입력 또는 출력 장치의 모든 차이점을 배제하지 않는 한 A의 프로세서가 B의 프로세서보다 느리다는 결론을 내릴 수 없습니다
메모리 크기, 메모리 캐시 또는 내부 버스 대역폭
사실 통제된 실험(예: 컴퓨터가 유휴 상태일 때 여러 프로그램 세트를 여러 번 실행)의 결과가 없는 한 판단을 자제해야 합니다
어떤 현상의 원인이 명백해 보여도 확고하고 뒷받침되는 증거 없이는 결론을 내릴 수 없습니다
Commerce and Science:
과학 논문에서는 아이디어/방법의 경제적 실행 가능성이나 상업적 성공에 대해 결론을 내리지 않으며 개발의 역사나 아이디어의 기원에 대해 추측하지도 않습니다
과학자는 상업적 인기와는 별개로 아이디어의 장점에 대해 객관적이어야 합니다
특히 과학자는 상업적 성공이 가치의 유효한 척도라고 가정하지 않습니다(많은 인기 있는 제품은 잘 설계되지도, 잘 설계되지도 않았습니다)
따라서 “400개가 넘는 공급업체가 기술 Y를 사용하여 제품을 만듭니다”와 같은 진술은 논문과 관련이 없습니다.
정치와 과학 :
아이디어를 평가할 때 과학자는 모든 정치적 영향력을 방지 할 수 있습니다
물론, 정부 기관, 정당, 종교 단체 또는 기타 조직이 아이디어를지지하는지 여부는 중요하지한다
더 중요하고 종종 간과,이 아이디어는 이미 노벨상 또는 첫 해 대학원생을 수상했다 과학자와 유래 여부를 중요하지 않습니다
하나는 소스.
정식기구의 아이디어 독립적으로 평가해야 :
일반적으로, 모든 논문 기여도를 검증 실험을 기록, 새로운 공헌을 설명, 다른 사람이 한 일을 이야기하고, 결론을 도출, 연구 동기를 부여하는 문제를 정의하는 문제가 중요한 이유를 알려야합니다
논문에 대한 정식 조직이 없다; 각각 고유합니다
그러나 CS의 실험 분야에서 논문을 작성하는 초보자는 점을 시작하는 다음 예제에게 좋은를 찾을 수 있습니다 :
제 1 장 : 문제의 서론 개요; 왜 중요하다 현존하는 작업과 가설 또는 특정 질문의 성명을 요약 탐구한다
누구나가 쉽게 읽을 수 있도록.
제 2 장 : 정의 새로운 용어 만
정의가 정확하고 간결하고 모호합니다.
제 3 장 : 개념 모델은 작업의 기초가되는 중심 개념을 설명하십시오
확인 그것을“테마 ”함께 모든 관계 당신의 인수
그것은 개념적 수준에서 서론에서 제기 된 질문에 대한 답변을 제공해야한다
필요한 경우, 문제 또는 솔루션.
제 4 장에 대한 자세한 이유를 제공하는 또 다른 장을 추가 실험 측정이 논문의 지원에 증거를 제공하는 실험의 결과를 설명하십시오
필연적과 결과를 설명하세요 변화, 확장, 또는 : 일반적으로 실험.
제 5 장 (방법 / 기술이 존재하는 것보다 더 나은 성능을 제공한다는 것을 입증) 또는 효율성합니다 (방법 / 기술의 가능성을 증명) 개념 증명 강조 하나 중앙 아이디어의 다른 응용 프로그램은.
제 6 장 : 결론 요약한다은 배운 있었는지 그것은 방법을 적용 할 수 있습니다
의 짧은 (몇 단락) 논문 요약 : 미래 연구. .
추상의 가능성을 언급
문제 및 연구 방법을 설명
원래의 기여를 강조.
주문 쓰기 추천 :
논문을 구축하는 가장 쉬운 방법은 내부 아웃입니다
(위의 개요 3, 4, 5) 당신의 연구를 설명하는 장을 작성하여 시작합니다
수집 기간은가 발생하고 각각에 대한 정의를 유지한다
당신은 종래의 방식으로 그것을 사용하는 경우에도 각각의 기술 용어를 정의합니다
별도의 장으로 정의를 구성합니다
정의가 정확하고 공식적인 확인합니다
확인하기 위해 다음 장을 검토하여 그 정의에 대한 기술적 인 용어가 부착 된 각각 사용하는 것이
용어를 확인하기 위해 중간 장을 읽은 후, 결론 쓰기
다음에 소개를 작성합니다
마지막으로, 추상을 완료.
키에 성공 :
사례 : 그건 그렇고, 성공의 열쇠가있다
아무도 이런 에세이를 읽고 쓰기를 배운 적이
대신, 연습, 연습, 연습이 필요합니다
매일.
생각을 이별 :
우리는 심사숙고하기 위해 다음과 같은 아이디어를 둡니다
그들은 지금 당신에게하지 평균 아무것도 할 경우 논문을 작성 완료 후, 그들을 다시 방문.
큰 고통 후, 공식적인 느낌이. .
온다 – 에밀리 디킨슨
사무엘 존슨 – 그가.
그것을 끈질 기게 자신을 설정합니다 경우 남자는 언제든지 쓸 수 있습니다
.
바로 길의 끝에서 계속 – 해리 로더를
평균 박사 논문.
아무것도하지만, 또 다른 하나의 묘지에서 뼈 전이 없습니다 – 프랭크 J
도비
번역
러시아어로이 글의 번역 https://pngflare.com/ru-essay에서 찾을 수 있습니다
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24/09/2019 · [ LINUX 리눅스 , UNIX 유닉스 목차 ] 안녕하세요~!! 우아 오늘처럼 피곤한 날은 오랜만이네요 ㅎㅎㅎ 이번 포스팅은 좀 쉬엄쉬엄 써야겠어요 ㅎ 여지껏 포스팅 해왔던 find나 grep이나 기본 명령어들이나 다 자..
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