大家周末好！万众期待（？）的周（quan）末（tui）专栏又回来啦！
你都是如何向周围的人解释你的专业的呢？本篇文章的作者明明是个数学博士，却总被误会是送快递的……
听听她是怎么说的~
（**专栏中所涉及的内容为嘉宾自身的经历，仅供参考，不同院校／专业／研究方向的博士在研究和生活方面都会有不同的体验哟**）
写在前面的话
都说“男怕入错行，女怕嫁错郎”，其实我想说女也怕入错行。本科的专业我是不太喜欢的，高考志愿报这个专业完全是觉得这个专业可能好找工作（事实证明，对女生来说，恐怕也不是那么好找工作）。所以本科毕业后就直接进入企业开始工作了。
工作三年，新鲜感渐渐消失，发现自己能学到的东西也越来越少，时常会想：这是我想要的生活吗？我的一生就要在各种重复中度过吗？那时候自己对未来很迷茫，不知道该如何改变现状。
后来一个师兄劝我考研，当时的我特别纠结年龄的事情，总是说“我现在25岁，等考上研究生就26了，研究生毕业年龄更大了”。好在这个师兄是一个锲而不舍的人，每隔几天就会再劝我一次。最后，我突然想明白了：难道不考研我就能永远25岁了？既然考不考研岁数都在增加，那我为啥不考一次试试呢？
然后就有了后面的故事。
From 硕士 to 博士
我的硕士读的是物流工程，博士读的是应用数学。这两个专业乍看相差很大，其实使用的研究方法和手段差别并不大。总结起来说就是“运用运筹学的方法，对生产运作过程进行优化，以达到节约成本、提升效率等目的”。
如果非要说差别的话，之前的专业别人可能会认为我是这样的（好像我还没有这个小哥哥可爱）：
但是现在的专业别人会认为我是这样的：
对于要不要读博这个问题，我个人觉得其实到了硕士二年级基本上就能确定自己对科研有没有兴趣了。我的观点是，如果对学术没有什么兴趣的话，选择工作更明智，职场四五年的积累至少可以让你在物质层面上得到一定的满足，心智也更成熟；而如果想要继续做研究的话，至少还是需要对学术有那么一点点兴趣的，
毕竟很可能正是这点兴趣支撑你度过博士阶段各个迷茫的时期，让你至少过得相对快乐点。数学博士的升级过程及日常
我目前所在的系是蒙特利尔大学工学院的数学与工业工程系，专业包括应用数学和工业工程。不过我们这里博士们的具体研究方向其实与专业关系不大，主要是看导师的研究方向。这里的博士生涯一般耗时4~5年，大部分人4年左右 (此处致敬我的男神二导，三年3个月毕业，三篇top)。
作为一名应用数学博士，简单来说，生活就是：
上课→考试（Comprehensive exam）→写论文→毕业。
上课
是的，博士也需要上课，并且需要修满15个学分，一般就是5门课。
相对其他专业的小伙伴，我们上课的压力稍微有点大——就我知道的而言，很多其他专业的小伙伴可以根据本科或者硕士的课程申请免修两门或者三门专业课，但在我们专业，我到目前为止还没有见过免修的。
我们专业的博士生们一般每学期选修两门课（三门的话压力会灰常的大），每两周要交一次作业。虽然每次交完作业都感觉松了一口气，但是你以为这就完了？大错特错！一般交完第2次作业，再过一周就是期中考试了；期中考完刚想休息一下，期末考试又在向你招手了。
总之，我想告诉你的是，作为博士，我白天愁的是如何上课听明白老师讲的内容（敲黑板:我们是法语授课，然而我并不懂法语），晚上愁的是如何完成作业（已经没有时间愁找对象的事情了!）。
这段上课的经历在当时看来是很痛苦的（主要还是来源于语言障碍），但当我开始开展博士课题后，感觉到自己的数学基础确实有了很大的提升。而且我修的其中一门课的报告（project report）正在老师的帮助下进一步完善，有希望投到一个不错的期刊。
考试
当你顺利修完课程，你有一个月时间准备笔试（written exam），认真准备的情况下一般都能过。接下来就是口试（oral exam）了，口试是一道坎，据说导师会利用这个机会把他觉得不适合的学生踢出局，转为硕士。
当你过了整个comprehensive exam，我想说：祝贺你，你可以适当放飞自我了，让我们一起浪起来!（此过程一般耗时1年3个月左右，也就是4个学期）。
写论文和毕业
考试通过后便正式进入博士课题研究了。
我们的毕业要求是三篇文章。文章不需要完全接收，但是因为有导师把关，这三篇文章肯定也都是要达到发表水平的。
一般来说，我们专业的学生是不需要天天去办公室的。如果你愿意，一个月不去办公室也没人管。你可以在你觉得舒服的任何地方开展你的研究，需要的主要工具包括：网络，一台足够优秀的笔记本电脑，有个外接显示器会更棒。当然了，虽然不用记考勤，但你得保证你的博士课题进度正常。
我一般是在家学习的，因为我的习惯是午饭后需要午睡一下才能保证下午和晚上的学习效率。我的家人很纳闷“你这个博士上的，咋天天在家呢？”在这点上来看，我们的生活还算是相对轻松的。
我们的奖学金一般来源于导师。从入学的第一年开始导师便提供资助。好处是不需要做TA赚钱，所以可以花更多的时间巩固基础，开展课题研究；坏处是做TA的经验会很欠缺，而要找教职的话，teaching skill也是一个很重要的考量指标。
当然了，如果你有一个好看的CV，你可以申请其他渠道的奖学金，一般会比导师提供的资助高5000$ (每年)不等。
我们具体做什么？怎么做？
接下来就以我自己的研究课题为例，具体说说优化方向的应用数学博士是如何“生”出一篇paper的。
研究方向确定
我目前的研究课题是无人机(drone)的路径规划，主要是基于亚马逊和DHL等公司使用无人机送货的应用场景。
一个亚马逊送货无人机。正版素材来源：图虫创意
具体研究问题包括但不限于：
（1） drone主要是由电池提供能源，电量的消耗与货物的重量、飞行的距离、速度以及天气状况等有关。于是，如何规划drone的飞行路径，使得无人机能够在完成配送任务后安全回到出发点，而不是途中电量耗尽、无人机丢失就是一个待解决的问题。
（2）部分顾客有特别的服务要求，比如某个顾客会说“我只有上午9点-10点才在家，我希望在这个时间段给我送货”；有的顾客可能一次购买了多个不同种类的商品，但是这些商品的体积（或者重量）太大，以至于需要分多次对其进行服务。那么，我们如何确定顾客的服务顺序呢？如何将一个顾客的订单拆分为多个批次进行配送呢？
建立数学模型
有了具体的研究问题后，接下来我们需要对这个问题进行数学建模，也就是用数学的语言来刻画现实中遇到的各种资源约束和我们想要优化的目标。
数学模型一般长这样：
设计算法求解模型
模型终于建好啦，那怎么知道建得对不对呢？这个时候我便开始coding, 将模型转化为代码，通过调用优化求解器对规模较小的问题进行求解，输出结果，进行验证。
优化求解器一般只能handle规模较小的问题。对于大规模问题（比如，有成百上千个顾客需要服务），往往需要计算很长时间（几个小时甚至几天）才能给出一个解决方案。 那么，我们便需要设计一种能够快速给出解决方案的算法。此时，我们可能需要再读paper，看看类似的问题是如何设计算法的。
数值实验
算法设计好了，便可以进行数值实验啦。但先别高兴得太早，此时你首先需要验证你的算法是有效的； 如果很不幸，你的算法效率不高，那么你需要回到上一步，改进算法。如果你的算法效率不错，那便可以开始进行各种实验分析啦。在实验的过程中你也可以开始写paper了，等结果都有了，最后放上结果进行分析就可以了。最后就是push你的导师和你一起改论文了。
结束语
总的来说，我的专业就是：用运筹学的方法，提升企业运作效率，让物尽其用（是不是觉得很熟悉，没错，我在开头也写下了同样的话，希望大家能反复阅读并背诵它）。
总之，应用数学博士，值得你申请！
关于如何在职考研，如何申请出国读博，如何寻找匹配的导师，请期待我后续的更新。（强行插入一则广告：关于如何准备托福考试，请参考我的科学网博客）。
作者名片
排版：小爽
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