Dynamic Programming: Chained Matrix Multiplication
🎓 學術型演算法演講：投影片結構與標題建議（CS/資工領域）
注意：簡報時，不可看著自己手機的內容逐字唸，而是要看著投影片，介紹此張投影片的資訊。
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🧩 1. 封面（Title Slide）
🎯 2. 動機與問題背景（Motivation & Background）
- 問題來自哪個應用領域或研究挑戰？
- 現有方法面臨什麼瓶頸？
- 研究動機：這個演算法為何值得研究？
常見標題：
- 研究動機
- 問題背景與挑戰
- Motivation / Context
📚 3. 問題定義與模型（Problem Definition & Model）
- 明確描述問題輸入、輸出與限制條件
- 若為理論問題，須清楚寫出問題定式化
- 若為應用問題，可搭配圖解模型（如圖、網路、時間序列等）
常見標題：
- 問題描述
- 系統模型
- Problem Formulation / Notation
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🔍 4. 相關文獻回顧（Related Work）
- 已有方法的簡述與比較
- 主要方法相對於既有工作的差異／貢獻在哪
- 可搭配表格比較效率／限制／模型假設等
常見標題：
🧠 5. 研究方法／演算法設計（Proposed Algorithm / Methodology）
- 提出的方法（演算法）整體架構，可用流程圖、框圖、模組示意說明
- 若包含子步驟演算法，可各別說明細節
- 用例子說明
- 寫下Pseudocode，可依步驟拆解Pseudocode，一一說明。
常見標題：
- Proposed Method
- Our Approach
- 解法概述／演算法流程
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🧮 6. 理論分析與正確性（Theoretical Analysis）
- 正確性證明（可只給 sketch，但口頭上要說清楚）
- 時間／空間複雜度分析
- 最佳化性質、收斂性、近似比等（視演算法類型而定）
常見標題：
- Correctness and Complexity
- 理論分析／性質說明
- Guarantee / Approximation Ratio
📊 7. 實驗設計與評估結果（Experiments & Evaluation）
- 用Colab寫程式，要仔細做標註
- 實驗設定與資料集說明（合成或實際資料）
- 效能指標（執行時間、精度、記憶體、可擴展性等）
- 圖表比較不同方法的表現
常見標題：
- Experimental Results
- 實驗與效能分析
- Performance Evaluation
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🧩 8. 應用情境或實作展示（Application / Demo） (視需要)
- 應用場景示意圖或動畫
- 工具、模組或平台整合（如 API、pipeline demo）
🧠 9. 討論與限制（Discussion / Limitations）
- 本研究的適用情境／不適用情境
- 模型的假設是否合理？
- 與理想解法的差距在哪？
常見標題：
- Discussion
- 限制與未來可能方向
- Assumptions & Trade-offs