新加坡國立大學博士申請(4)——運籌學和分析博士

2023年02月23日   •   6156次閱讀

新加坡國立大學

博士(運籌學和分析)

學院:運籌學與分析研究所

學制:最長5年

錄取:八月

截止日期:12月15日

需要測試:托福、GRE(僅適用於國際學生)。

IORA提供多學科的哲學博士(PhD)課程,專業領域為運籌學和分析。

運籌學和分析的博士課程旨在為學生提供運籌學和分析領域的強大培訓,使他們有能力為先進的研究作出貢獻,並對社會產生積極的影響。

該課程利用新加坡國立大學各系教師的綜合專長,提供嚴格的博士課程。IORA下屬的教師已經獲得了國際認可,並被視為世界上運籌學領域的最佳團體之一。

畢業要求

通過課程作業要求

通過英語模塊(對於沒有被豁免的學生)。

在候選資格的24個月內通過博士資格考試

完成論文和口頭答辯,達到考試小組的要求

累計平均分保持在4.0分以上

在最長候選期限內完成上述要求

課程要求

學生需要完成至少40個模塊,包括3個基本模塊(每個模塊4個)和7個選修模塊(每個模塊4個)。

基本模塊

學生必須閱讀並通過 "運籌學(OR)"領域的2個基本模塊,因為這兩個模塊將在第一年年底的博士資格考試(書面QE)中進行測試。

運籌學(OR)

模塊代碼 模塊名稱

BDC6111/ IE6001 優化的基礎

BDC6112/ IE6004 隨機過程 I

分析學

學生必須閱讀並通過 "分析 "領域的一個基本模塊。

模塊代碼 模塊名稱

BDC6307 數據分析簡介

CS5339 機器學習的理論和算法

選修模塊

學生可以根據自己的研究興趣,靈活選擇選修模塊。選修模塊被分為3類。OR方法,OR建模和數據分析。

在選擇的選修模塊中,至少有2個模塊(8個MCs)必須是OR方法,1個模塊(4個MCs)是OR建模,1個模塊(4個MCs)是數據分析。

學生可以閱讀所提供的清單以外的選修模塊,該請求須經學生的導師/課程主任和模塊主辦部門批准。

OR方法

模塊代碼/模塊名稱

BDC6304穩健建模和優化

BDC6302離散優化和算法

BDC6301貝葉斯模型和決策

BDC6305/IE6509動態編程的理論和算法

BDC6306/IE6505隨機過程II

BDC6303/ IE6507隊列和隨機網絡

IE6511代用和元啟發式全球優化

MA5268非線性優化的理論和算法

MA5248數學金融中的隨機分析

ST5214高級機率論

EC5101微觀經濟理論

EC6101高級微觀經濟理論

EC6312高級博弈論

EC6316契約理論與應用

CS5234組合和圖算法

CS6234高級算法

OR建模

模塊代碼/模塊名稱

BDC6113庫存管理的基礎

BDC6114物流和供應鏈

MA5269金融學中的最優止損和隨機控制

EE5138R通信系統的優化

數據分析

模塊代碼/模塊名稱

EE6735統計推理的算法

MA4270數據建模和計算

ST5215高級統計理論

ST5224高級統計理論II

ST5222應用統計學的高級課題

ST5223統計模型。理論/應用

BZD6003應用計量經濟學I

EC5103計量經濟學模型和應用I

EC6103計量經濟學建模與應用II

EC6313計量經濟學專題

備註

並非每個學期或學年都會提供所有的模塊。學生有責任確保他們不註冊任何與時間表衝突的模塊,並能按計劃上課和參加考試。

博士資格考試

學生必須在規定時間內通過博士資格考試(QE),才能繼續攻讀博士課程。通過博士資格考試是學生開始進行論文的信號。

博士資格考試包括兩個部分。書面資格考試和口頭資格考試。

學生必須在第一年結束時通過筆試,在第二年結束時通過口試。

筆試資格考試

筆試QE包括基於以下基本模塊的2次筆試。

口語資格考試

口頭資格考試包括以下兩個部分。

研究導向(RO)論文的展示和

對學生選擇並經論文指導教師批准的2個選修模塊進行口試。選擇的選修模塊必須與學生的研究報告相關。

已通過筆試QE的學生可以開始寫他們的RO論文,這些論文將在第二年結束時提交給他們的口頭QE。RO論文的目的是考察學生在導師的指導下進行獨立研究的能力。

質量評估委員會將審查學生的RO論文和兩個選修模塊的熟練程度,然後建議通過/不通過。

錄取要求

申請人必須至少擁有相關學科的良好學士學位。

TOEFL/IELTS。

所有大學教學語言不是英語的申請人都需要托福/雅思成績。

GRE。

從2023/2024學年(2023年8月)入學開始,所有申請人都必須提交GRE成績報告。

申請人必須獲得言語(V)和數量(Q)部分的最低總分320分,分析(A)部分的最低分3.5分。

此文章摘自學校官網PhD (Operations Research and Analytics) : NUS Graduate School (NUSGS)

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