基本背景
本科院校：迈阿密大学牛津
最高学历：本科应届生
本科专业：数学
GPA：4.0/4.0
标准化：GRE 320-；TOEFL Waive;
申请结果：Penn (MA in Applied Math & Computational Sciences); JHU (MA in Applied Math & Stat.); NYU (Master’s degree in Math); etc
案例概述
C同学大学期间对数学有非常浓厚的兴趣和独特的见解。C同学对于数学的兴趣可以从集合论谈起，他最初在拜读罗素的数学原理的时候发现了罗素所提出的一个有趣的悖论问题：理发师悖论。用集合论的语言来表达即为：有一个集合，它的元素是世界上所有的几集合。这个问题困扰了他很久，也激起了他研究它的兴趣。他后来在罗素的文章中找到了类型论这一解决悖论问题的方法，其实质在于命题的分级。以全能神悖论为例，神是不是万能的？如果神是万能的，那么神是否能够创造出自己搬不动的石头？ 在解决该悖论问题时，便用到了类型论的命题分级方法。他们将命题分为一级命题和二级命题，这个悖论的一级命题(隐藏命题)是神也遵从人类的逻辑，如果基于这一一级命题的前提下，该问题才能成为悖论问题，所以，如果神是万能的，那么神就不会遵从于人类的逻辑，该悖论问题得到解决。
之后在学习抽象代数的过程中，更是让他发现数学之美。当他学到群论之后，第一反应就是有机化学中的同分异构现象，如甲烷有8个异构体（虽然定义中甲烷没有异构体原因在于甲烷只有一个碳，但是若是将甲烷的4个氢原子做不同的放射性标记，那么该甲烷分子有8个异构体）这便是群论的最直观体现，因为甲烷的构成符合一个D4 group (秩为8的二维群)。数学之美深深吸引了他，数学存在于生活以及科学的方方面面，这是真正让他爱上数学的原因。
他对算法分析的兴趣最初源自于数值分析这门课程的学习。数值分析的核心在于近似计算，如何省时省力地得出最为精确的计算结果是数值分析的学科目的所在。数值分析的理论基础基于Calculus ii的一些经典理论（如Newton’s method, Bisection method, Gussian Integration等近似计算理论），加上利用计算机编程软件（如Matlab）以实现对超越函数（Transcendental Functions）进行积分或求根的目的。
然而他在学习过程中发现一个问题，以Trapezoidal rule为例，使用Trapezoidal rule来近似求解超越函数的不定积分当n的取值（分割的区间数量）越大，所求解的值越为精确。然而加大分割区间的数量却一定程度上加重了计算机的计算负担（虽然对于一个单变量超越函数而言，n的取值就算到了亿兆级也不会对现代计算机造成什么大的负担，然而对于多变量超越函数而言却是一个completely different story）。 遇到该问题时一般采取两种解决方法，第一是设定一个误差范围（人们对近似计算的结果的精确需求一般到10^（-7）左右即可），第二个方法是优化算法。运用优化过的算法减少计算量或计算负担而得到更加精确的结果（或在相同计算量计算负担的基础上得出更加精确的结果）是他所感兴趣的方向。
C同学的学习优异程度，他的GPA已经说明了一切，因此我们在申请材料中主要强调了C同学对数学的热情，已经对自己所感兴趣的方向的科研经历的积累。最终C同学取得了包括宾大、纽约大学、西北大学等美国名校的应用数学硕士项目的录取。
想了解GPA4.0是什么样的体验？请点击参考→【C同学的专访】
录取展示
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