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仅目录中就有31页，论文中有2840页。您读到的是，这是德克萨斯大学奥斯汀分校计算机科学系的博士学位论文。

老实说，计算机科学系的教科书并没有那么厚.那么，这篇毕业论文到底是什么？

从三个角度来看，矩阵理论的论文主要研究机器学*和理论计算科学的基质理论。其中，它包括矩阵在优化算法中的作用，随机矩阵中的浓度不平等以及为矩阵开发的新算法。

首先，它是优化算法的研究。在研究了现有的矩阵乘法理论之后，作者引入了他自己的线性计划中提出的一种新算法。该算法通过停滞30年的研究破裂，可以应用于优化问题，例如最大程度地减少经验风险。除算法外，作者还对深神经网络中的优化算法进行了研究，证明了为什么随机梯度下降（SGD）可以在多项式时间中找到有关神经网络训练目标的全球最小值。这项理论研究的结果也适用于递归神经网络（RNN）。

其次，这是一项关于随机基质中浓缩不平等的研究。实际上，随机矩阵也是Tao Zhexuan当时进行代表性研究的领域之一，并且在压缩感知中具有重要的应用。作者主要在随机矩阵中研究切尔诺夫边界，并进一步提供了许多新的应用程序。

此外，作者还研究了Spencer的定理在差异定理中，并将研究结果概括为Cadison-Singer问题。最后，作者提出了一些针对矩阵问题的新算法。这些问题可以大致分为两类：矩阵分解问题和结构重建问题。第一种类型的算法主要是关于低级矩阵分解的问题。第二种类型的算法主要是关于结构化基质提出的一些重建问题。例如，作者为压缩感知算法设计了相应的矩阵和算法，并为傅立叶变换提供了快速算法。

除了对“仅输出输出”的理论研究外，作者还腾出了附录页面，向他的朋友写了一些东西，他的朋友刚刚开始学*博士学位。他说，他想多次辞职，但最终他坚持不懈并积累了一些经验。例如，每次他举行会议时，他都会使用乳胶记录各种观点和理论并进行审查。

如果在审查期间发现错误，请找出错误的原因并记录详细信息。他认为，记录探索中遇到的问题可以为真实结果提供灵感。此外，作者还说，他在一开始就写了一篇文章，其中有“解决某个问题”的心态，但是三个月后，不仅没有解决这个问题，而且他的心态也崩溃了。他的朋友建议他参加一些课程，并为论文找到灵感。上课后，他的第一个博士学位论文出现了，他的心态恢复了和平。因此，他仍然处于阅读更多论文并不断投入的状态。如果发布了一流的纸，他将迅速阅读每篇文章并过滤有用的纸张并仔细阅读。作者说，最后，不要放弃与任何领域的人交流的机会。他还愿意探索合作者想要学*的领域。

关于这篇博士学位论文，本博士学位论文的作者Zhao Song毕业于德克萨斯大学奥斯汀分校的计算机科学系，并毕业于西蒙·弗雷泽大学（Simon Fraser University）。此前，他曾是哈佛大学的来访学者，也是IBM研究中心的实*生。在他的博士学位期间，他的研究方向是机器学*，理论计算科学和数学，他的兴趣包括深度学*理论，对抗性样本，傅立叶变换等。当然，这些研究结果可以将这些研究结果写入2,840页的论文中是与在Zhao Song Song的博士研究期间共同进行研究的2,840页论文。在这里，有了与他讨论观点并交换理论的学者，名称列表有近5页：

这不包括那些在博士职业生涯中帮助他的人。例如，在他的毕业论文期间，他得到了许多朋友的帮助。但是，这些朋友不愿加入作者列表，因此他一起写了他们以感谢他们。

Netizen：正如报纸的编辑并发行了报纸一样，一些网民开玩笑说，如果您想编写纸张更长的时间，也可以尝试将单词分开。例如，“不要”可以分为“不要” .

一些网民还说，本文的长度几乎与教科书汇编一样好。 （也许解决，它确实可以出版一本书）

但是，由于论文已经很长，因此一定已经写了很多时间。校对一次可能并不容易.

一些网民还说，如果您想阅读这本2840页的纸，那就阅读。 （需要论文的学生可以直接通过下面的地址下载）纸质地址：https://repositories.lib.utexas.edu/bitstream/handle/2152/80715/song-dissertation-2019.pdf参考链接： https://m.weibo.cn/status/4596597743167116333333https://WWW.IAS.EDU/SCHOLARS/ZHAO-SHOO-SONG33https://SIMONS.BERKELEY.EDU.EDU/PEOPLE/PEOPLE/PEOPLE/PEOPLE/ZHAOOPLE/zhao-song

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