硕士研究生科研心得

硕士研究生期间参与了多项科研项目的理论研究与实践操作，并在国内外知名学术平台发表过多篇高质量的核心期刊文章以及被国际权威检索收录的会议论文；同时具备一定的创新思维能力，在知识产权保护领域积累了实际工作经验；此外，在导师培养计划中担任助教角色期间协助指导多个本科生课题研究工作；目前致力于将个人积累的心得体会系统化整理成个人学习笔记集以便随时查阅参考

一、选题的大方向与小方向

在研究课题的选择上，在主要方向上应与GJ的研究趋势紧密契合。我们可以借助GJ推出的ZC等项目来把握主要的研究方向。而在小方向的选择上，则应在基于实验室现有工作的基础上挑选那些不太热门的研究领域。除非对自己的实验室基础有充分的信心，在慎重考虑后可以选择非常有潜力的方向开展研究。若选题过于热门，则会面临激烈的竞争压力，并可能因无法及时跟进前沿算法而导致实验进展缓慢的问题。这种情况下不仅不利于项目申请和论文发表，在论文更新迭代速度加快的情况下可能会造成实验难以完成周期性更新的现象。如果所提出的方法在性能上未能超越最新算法，则可能面临难以发表论文的局面这是因为更好的算法已在文献中出现并被广泛应用所以我认为应在实验室现有基础的基础上 以主要方向为主 选取那些大趋势吻合但小领域相对冷门的研究课题更为适宜

二、框架

科研选题完成后，当然需要对现状进行梳理。如果有现成的综述文章，那么就可以读综述文章进一步了解现状。如果没有综述文章，那么可以根据你感兴趣文章中的review部分再去检索其他论文。通过扩展别人论文的review，可以写成一篇综述文章。这样能够形成对研究课题的大体认识。如果是研究算法，最好能够明确有几个算法分支。然后，选择其中的一个较新的算法分支，详细的阅读这个分支的算法，弄清楚文章中的假设条件，基本数学模型，算法实现的步骤以及为什么要这样设计算法。同时对这个分支的算法进行复现，进行实验，进行多个维度的对比。此时可以写一篇算法比较的文章。在实验比较中，通过实验结果去探究算法可能存在的问题。有助于改进算法。

三、全局和局部

在算法研究层面而言，在深入理解基础数学模型的基础上展开思考显得尤为重要。从宏观角度审视我们究竟要解决的核心问题是哪些？或者说我们需要关注的目标性能指标是什么？哪些因素会直接影响这些指标？只有明确目标后才能找到关键影响因素并采取相应改进措施从而从根本上优化算法效果。例如在研究防碰撞协议时我们需要在一个RFID阅读器网络中合理分配资源使得某些阅读器能够获取标签信息而其他则避免冲突这样能够在分布式算法框架下实现高效运行基于全局协调机制从而保证系统整体性能达到最佳状态。

四、边界条件

大部分实验均在计算机上运行完成；能够在计算机上运行并完成的任务，则都应具备一个基础性的数学模型；作为数学模型的基础，则必然建立一系列合理的假设；这种假设的特点是可能会与实际情形存在差异；这种差异性则为我们改进算法提供了可能性；改进后的算法可能在原有基础上表现出更好的性能；我们也可以根据实际情况分析并构建一个更贴近实际情境、更具操作性的模型；重新设计相应的解决策略去求解问题；因此，在掌握了各个算法所基于的核心假定后；也就把握了适用范围；因此，在掌握了各个算法所基于的核心假定后；也就把握了适用范围；所以，在超出这些适用范围的地方中；是否有进一步研究的价值？

五、输入与输出

我认为在研究生学习阶段, 输入与输出同样重要. 大量的文献阅读仅是基础, 关键在于写出高质量的文章, 并通过分享并接受同学和老师的质疑, 通过与同学和老师的讨论更加深入地认识并分析别人的研究成果, 发现他们研究中的不足之处. 与此同时, 适当总结科研方法的应用, 不仅有助于提高研究效率并加快取得研究成果的速度

六、抽象与具体

作为一名通信专业的学生，在解决通信相关的问题时（通过合理的假设将实际问题抽象为数学模型），我认识到该领域的一级学科是电子信息，并基于其基础原理深入学习物理学知识；同时在研究过程中也逐渐了解到该领域的一级学科和计算机科学基础，并认识到其与数学之间的密切联系；在这一认知过程中（通过进一步学习发现），我发现可以通过对不同层次知识的深入理解来建立更为完善的理论框架和研究方法。

就学术研究而言, 硕士研究生的学习仅限于科研基础理论知识与基本技能的学习, 如果想要从事科学研究工作, 就意味着需要投入更多的学习时间, 并在这一过程中不断积累科研经验的同时还应注重总结研究规律