① 今夏重磅：普林斯顿夏校PACT来中国了，顶校学习体验等你来！
今夏，一个令人瞩目的学术盛事即将在中国上演——普林斯顿大学的PACT项目首次走进中国，为中国学生带来顶级的学术体验。对于热衷于数学，渴望提升学术水平，并期望通过高含金量的夏校经历提升本科申请竞争力的你，这是一个不容错过的机遇。
PACT，全名普林斯顿算法与组合思维暑期项目，被誉为美国最具竞争力的计算机理论夏校，是美国信息学奥林匹克竞赛官方推荐的首选。该项目汇集了全球各地的计算机科学爱好者，包括高中生、本科生和研究生，他们通过深入学习离散数学、证明技术以及高级算法，来提升自己的理论知识和实践能力。
以往，中国学生能入选该项目的名额非常有限，但今年，PACT China 2021在上海交通大学附属中学（IB课程中心）的支持下，将首次在中国举办，于7月26日至8月20日进行，提供线上和线下两种学习方式。由PACT创始人Rajiv C. Gandhi教授亲自指导，课程内容深度与常春藤大学相当，旨在全面培养学生的计算机理论和算法设计能力。
参加PACT China，你将有机会接触到前沿的理论课题，收获教授的推荐信，拓展人脉，甚至可能像S同学那样，直接收到普林斯顿的录取。如果你对计算机和数学充满热情，PACT China是提升自我、冲击顶尖学府的理想平台。不要错过3月6日的线上宣讲会，与Gandhi教授和优秀学员面对面交流，规划你的暑期学术之旅吧！
② 如何学习组合优化
学习组合优化的挑战与路径
学习组合优化的过程，对于许多非数学背景的学生，如计算机专业的学生，常常充满了挑战。这门课程，以《组合最优化：算法与复杂性》作为教材，由普林斯顿大学提供，通过刘振宏等人翻译，是研究生阶段学习的难啃之物之一。从单纯形法开始，难度逐渐显现，特别是对于长时间连上四小时的课程，若未能理解，那种疲惫和难以理解的感觉，令人印象深刻。
学习组合优化的难点在于数学理论的深度和复杂性，这要求学生具备较强的线性代数和最优化理论的基础。同时，算法设计和数据结构的知识也是挑战之一，因为组合优化不仅需要对问题进行分析和证明，更需要设计高效的算法来找到解决方案。
如何学习这门课程呢？
首先，保持耐心和持续性。组合优化的学习是一个渐进的过程，需要时间去理解和消化。通过看教材和课堂内容，可以初步接触组合优化的基本问题和解决方法，比如线性规划、最大流、费用流等，它们在多项式时间内找到全局最优解的特性。尽管对于NP-hard问题如背包问题、旅行商问题等，其解决难度更大，但通过实例和算法的学习，可以找到在大问题规模下的近似解。
其次，实践与应用。Coursera上的Discrete Optimization课程是一个很好的学习资源。这门课程提供了实践导向的学习路径，通过Python编程实现算法，解决NP-hard问题。课程设计的作业不仅帮助学生巩固理论知识，更在编程实践中提升解决问题的能力。课程成绩完全基于编程作业，多次提交以优化结果来计算分数，这不仅要求学生具备良好的编程技能，还鼓励学生尝试不同的优化技术，以应对复杂问题。
最后，深入探索与思考。组合优化是一门涉及数学与计算机科学的交叉学科，其深度与广度要求学生不仅要理解理论，还要具备创造性思维。通过阅读补充材料、参与网络讨论，可以进一步深化对课程内容的理解。同时，了解组合优化在现实世界中的应用，如流行文化中的优化问题和问题库，可以帮助学生从不同角度思考优化问题的解决方案，提升问题解决能力。
总的来说，学习组合优化是一个持续学习、实践探索和深度思考的过程。通过课程资源、实践操作和自我反思，学生可以逐步掌握这门课程的核心知识，理解其在解决实际问题中的应用价值。即使面临挑战，通过正确的方法和态度，每个人都能在这个过程中找到自己的学习路径，最终实现知识与能力的提升。
③ 美国留学普林斯顿大学计算机科学本科专业怎么样
普林斯顿大学计算机科学本科专业介绍
计算在现代生活中无处不在，无论是在社交网络上查看朋友，还是像天气预报一样复杂。从根本上讲，计算思维导致了从音乐创作到药物设计等广泛的问题。普林斯顿大学计算机科学系为本科生提供计算机科学核心领域的课程以及一系列应用和跨学科领域。由于计算思维非常重要，我们希望为每个普林斯顿大学的学生提供至少一门计算机科学课程。
由于计算机科学内容广泛，本科生兴趣广泛，学生可以通过AB或BSE学位课程攻读计算机科学专业。我们是大学里唯一拥有这种灵活性的部门。除了一小组核心课程之外，学生可以在一个框架内自由设计自己的课程，确保深入了解算法和理论计算机科学，计算机系统设计和应用程序。课程的另一个重要方面是独立工作。每个学生至少会完成一个教员的建议设计或研究项目。这让学生有机会参与尖端研究或企业家产品设计。许多项目都是跨学科的。
普林斯顿大学计算机科学本科专业课程设置
COS126 - 计算机科学：跨学科方法
COS217 - 编程系统介绍
COS226 - 算法和数据结构
COS231-236 - 自然科学I-IV的综合定量导论
COS306 - 逻辑设计入门
COS315 - 符号音乐计算
COS318 - 操作系统
COS320 - 编译技术
COS323 - 物理和社会科学计算和优化
COS324 - 机器学习入门
COS326 - 函数式编程
COS333 - 高级编程技巧
COS340 - 关于计算的推理
COS351 - 信息技术和公共政策
COS375 - 计算机体系结构和组织
COS396 - 量子计算简介