这是“每天一个新闻”行动的第一天

网上有几篇文章提到过米尔顿·弗里德曼的花钱矩阵，但是没有找到原文所在。个人觉得这个矩阵是一个非常有用的分析工具，简单明了，一针见血地说明了各种消费行为的效能原因。

花钱办事，一般存在以下四种情况：

I：花自己的钱为自己办事，私人消费基本都属于这种情况，比如花自己的钱去饭馆吃一顿。这个时候无需其他人的监管，绝大多数的人都会尽量地让这笔钱的效用最大化，因为花自己的钱自然不会故意去浪费，其次自己明白自己的需求。

II：花自己钱，为别人办事。例如买东西送礼，或者慈善活动。这类消费，因为还是花自己的钱，自然会注意是否浪费；然而由于不一定了解别人的需求（例如接受礼品朋友的爱好，或者慈善活动中受助者的实际需求），花钱的效用难以最大化。

III：花被人的钱，为自己办事。报销就属于这种类型。如果说公司每个月可以报销150元用于买书（实报实销），那么就会发现几乎所有的员工每个月都会买 150元左右的书。这类消费的效用则比较可疑，花别人的钱不心疼。员工如果自己买书，则会判断自己是否需要这本书，书的价值和价格是否相符等等；而公司报 销的情况，则容易对价格不敏感，同时可能会为了花完150元的限额而买一些永远都不看到书回来。

IV：花别人的钱，为别人办事，这是一个万恶的花钱方式。第一，花别人的钱，自然不心疼，没有什么动力去将精打细算，第二，为别人办事，也很难了解他人的真实需求，难以真正达到效果。

从效率上而言，上述四种模式中，I的效率最大，而IV的效率最低，同时IV往往容易衍生出贪污等行为。而政府办事，就是属于IV，所以既浪费，又办不好事情是政府行为的常态。所谓“取之于民、用之于民”其实是一种低效方式，需要极高的监管成本。

因此真正聪明的方式是将其他三种方式转换成I。例如去年物价高涨的时候，根据2008年3月4日的新闻报道——教育部财政部要求稳定高校食堂饭菜价格和质量，而具体实施的办法是：

（2008年）３月至６月期间，给予中央部门所属高等学校学生食堂一次性临时补贴１８９２８万元，同时要求地方政府和高校也要参照中央标准安排补贴资金。

这是一种典型的IV做法，就是让“学生食堂”花中央财政的钱，为学生办事，相当不靠谱的事情。首先低效是一定的了，而且如果没有严格的监管，贪污行为的发生几乎跟苹果会从树上掉下来一定肯定。

要让这笔钱的效用最大化，方法很简单，就是直接把补贴发放到学生手中，让学生自己决定怎么花。这时消费模式就是从IV转换成I模式了，教育部财政部发钱给食堂的愚蠢做法很快得到改善，仅一周后的3月14日，再次发出通知——财政部教育部要求迅速向高校学生发放临时伙食补贴。

“取之于民，用之于民”的这种方式在现代社会上是难以避免，如果能够让“民”去进行有效监管，那么一定程度上说IV+I的混合消费模式。而如果缺乏有效监 管，由于其中隐含的灰色空间，政府就会很有动力将原本是I象限的消费（我们自己花钱，为自己办事），通过立法等各种手段强制转换成IV象限的消费（政府花 我们的钱，为我们办事），或者转换成III象限的消费（政府花我们的钱，为政府办事，例如建办公大楼）。

1. 立论依据：420分
2. 研究方案：330分
3. 研究基础：250分
总分1000分
一、立论依据 （420分）
1. 课题研究的意义（100分)
涉及重要领域的重要问题, 具有重要的理论价值或应用前景
2. 科学性：（90分）
研究的背景：国内外目前的研究现状n
存在的问题：提出研究的切入点n
研究设想：研究目标及思路n
3. 学术思想及创新性（150分）
理论创新：新学说或理论n
方法创新：新方法n
技术创新：技术改进或完善n
4. 对国内外研究现状的了解（80分)
广度和深度：近5年的主要研究进展n
研究中存在的主要问题
参考文献： 国外文献 近5年n 数量：20-30
二、研究方案
（330分）
1. 研究内容和拟解决的关键问题（80分）
范围合适：3-5个内容n
重点突出：1-2个重点n
关键问题选择准确：1-2个关键问题n
2. 技术路线（90分）
设计合理：基础与临床n
方法可行：成熟可靠 可重复性强 易于掌握n
3. 研究方法及手段（90分）
方法先进：n
技术成熟可靠：n
有创新：n
4. 研究的预期目标（70分）：
明确，可以达到，留有余地。
发表的研究论文：n
申请的技术专利：n
可应用产品的开发：n
三、研究基础
（250分）
1. 与本项目有关的工作积累（90分）
主要研究者的研究背景及经验：n
与本研究相关的前期研究：n
n 已发表的研究论文：
2. 已具备的实验条件（80分）
实验室条件：主要仪器和设备n
n 技术条件：实验模型的建立,预实验的结果,关键实验材料
国内及国际合作：合作的背景及技术优势n
3. 项目组成员（80分）
主要成员6-10名，结构合理
高级研究人员（1-2人）n
中级研究人员（2-3人）n
n 技术人员及研究生（3-5人）
四、经费预算
人员费：5 %n
管理费：5 %n
仪器费：《 10%n
n 合作费：《 10％
实验材料费：60-70%n
五、专家委员会的意见
要对申请人及研究项目进行具体的评价：
n 学术水平：已经取得的成就
科学态度：人品及学风n
项目的重要性：理论意义及实用价值n
n 实验条件：能否满足研究需要
六、如何提高中标率
1. 精选课题申请人：
2. 预审标书并进行修改：
3. 优化组合研究队伍：
4. 孵化、扶植课题项目：

谈谈人员梯队:
项目组成员（80分）
主要成员6-10名，结构合理
高级研究人员（1-2人）
中级研究人员（2-3人）
技术人员及研究生（3-5人）


一份标书的重点

摘要及立项依据，
1、摘要限400字，因此要特别注意重点突出，防止“头重脚轻”，即与课题相关的一般性描述太多，而对要研究的东西阐述不够。
2、观点(推论)一定要明确，非常肯定。
3、立项依据中研究意义要争取开门见山，不要说过多相关但无直接联系的话，主要是讲清楚你发现了什么，准备做什么，怎么去做。国内外研究现状不必太多，但除了有最新的权威杂志文章以外，最好加入部分国内相关领域专家的新文章，不必故意回避，而且如果恰好碰上这份专家评审，那就更好了。
4、最好包括已有工作基础一节，将已有相关结果以及发表的杂志列上，可以增加可信度。
二、研究内容及方案切忌复杂，以免过于凌乱，步骤最好有一流程图。其实我请教过多位评审专家，一份标书最多看半个小时。
三、可行性分析可包括：理论上可行、有预实验基础、课题组成员力量雄厚、技术成熟、实验设备有保障这几部分。

3点不中的可能

供大家参考：1.研究基础确实不够；（对策：猛干一年，发表几篇高水平文章）2.有好的基础和思路，但标书在表述方面没写好；（看人家怎么写，斑竹已经讲得很清楚了）3.人情关系没走通，（呵呵，拿着手榴弹到处去炸吧）。

从内心到行动，男人不应先说放弃。

跟娟姐聊了一个多小时，感觉大家回国后挺忙的，回来后很快就投入了工作。也许是感觉到了博士毕业的压力了，也有可能是看到国内同学的巨大进步，心中暗自萌生了压力。

忙于追求是一个件好事。这会使人充满斗志。

从内心到行动，男人不应先说放弃。看到她给我留下来的糖果，我的内心充满了自责。尤其是在她后悔请我原谅时，我不再信任她的时候。不会忘记这样的时候，她留下来的那颗很阳光的糖果。就像她自己一样！！

我做错了，没能循当初的承诺。

以后的以后，不应该说放弃，但要自己坚持自己的原则。

Monte Carlo simulation

Definition: (by wikipedia)

It is a class of computational algorithms that rely on repeated random sampling to compute their results. Monte Carlo methods are often used in computer simulations of physical and mathematical systems. These methods are most suited to calculation by a computer and tend to be used when it is infeasible to compute an exact result with a deterministic algorithm. This method is also used to complement theoretical derivations.

History: 二战时期美国物理学家Metropolis执行曼哈顿计划的过程中提出来的

Features:

当系统中各个单元的可靠性特征量已知，但系统的可靠性过于复杂，难以建立可靠性预计的精确数学模型或模型太复杂而不便应用时，可用随机模拟法近似计算出系统可靠性的预计值；随着模拟次数的增多，其预计精度也逐渐增高。由于涉及到时间序列的反复生成，蒙特卡洛模拟法是以高容量和高速度的计算机为前提条件的，因此只是在近些年才得到广泛推广。

设计简便：

1Monte Carlo 仿真分析是通过大量而简单的重复抽样实现的，故计算方法和程序内部都很简单
 2收敛的概率性和收敛速度与问题的维数无关l
 3适应性强，受问题条件限制的影响较小l
 4收敛速度较慢，不宜用来解决精度要求很高的实际问题

Process:

一种通过设定随机过程，反复生成时间序列，计算参数估计量和统计量，进而研究其分布特征的方法。

（1）构造概率过程： 对于本身就具有随机性质的问题，如粒子输运问题，主要是正确描述和模拟这个概率过程，对于本来不是随机性质的确定性问题，比如计算定积分，就必须事先构造一个人为的概率过程，它的某些参量正好是所要求问题的解。即要将不具有随机性质的问题转化为随机性质的问题。
（2）实现从已知概率分布抽样： 构造了概率模型以后，由于各种概率模型都可以看作是由各种各样的概率分布构成的，因此产生已知概率分布的随机变量（或随机向量），就成为实现蒙特卡罗方法模拟实验的基本手段，这也是蒙特卡罗方法被称为随机抽样的原因。最简单、最基本、最重要的一个概率分布是(0,1)上的均匀分布（或称矩形分布）。随机数就是具有这种均匀分布的随机变量。随机数序列就是具有这种分布的总体的一个简单子样，也就是一个具有这种分布的相互独立的随机变数序列。产生随机数的问题，就是从这个分布的抽样问题。在计算机上，可以用物理方法产生随机数，但价格昂贵，不能重复，使用不便。另一种方法是用数学递推公式产生。这样产生的序列，与真正的随机数序列不同，所以称为伪随机数，或伪随机数序列。不过，经过多种统计检验表明，它与真正的随机数，或随机数序列具有相近的性质，因此可把它作为真正的随机数来使用。由已知分布随机抽样有各种方法，与从(0,1)上均匀分布抽样不同，这些方法都是借助于随机序列来实现的，也就是说，都是以产生随机数为前提的。由此可见，随机数是我们实现蒙特卡罗模拟的基本工具。建立各种估计量： 一般说来，构造了概率模型并能从中抽样后，即实现模拟实验后，我们就要确定一个随机变量，作为所要求的问题的解，我们称它为无偏估计。
（3）建立各种估计量，相当于对模拟实验的结果进行考察和登记，从中得到问题的解。 例如：检验产品的正品率问题，我们可以用1表示正品，0表示次品，于是对每个产品检验可以定义如下的随机变数Ti，作为正品率的估计量： 于是，在N次实验后，正品个数为： 显然，正品率p为： 不难看出，Ti为无偏估计。当然，还可以引入其它类型的估计，如最大似然估计，渐进有偏估计等。但是，在蒙特卡罗计算中，使用最多的是无偏估计。用比较抽象的概率语言描述蒙特卡罗方法解题的手续如下：构造一个概率空间(W ,A,P)，其中，W 是一个事件集合，A是集合W 的子集的s 体，P是在A上建立的某个概率测度；在这个概率空间中，选取一个随机变量q(w),w Î W ,使得这个随机变量的期望值 正好是所要求的解Q，然后用q (w)的简单子样的算术平均值作为Q 的近似值。

这个过程用两句话来表达就是：

　　用蒙特卡罗方法模拟某一过程时，需要产生各种概率分布的随机变量。
　　用统计方法把模型的数字特征估计出来，从而得到实际问题的数值解。

Principles:

当问题或对象本身具有概率特征时，可以用计算机模拟的方法产生抽样结果，根据抽样计算统计量或者参数的值；随着模拟次数的增多，可以通过对各次统计量或参数的估计值求平均的方法得到稳定结论。

Applications:

Telecommunications networks, Financial markets, Weather forecasting, Revenue Management, Insurance, Engineering, Statistics

Samples in Matlab:(罗列程序描述，需要的同学email 至本博客邮箱: shchen.lmars@live.cn)

• montecarlo.m 清楚表达了MC的原理和结构；入门首选。
•  
• 法国Vincent Leclercq教授，写的Monte Carlo应用

- The first demo (LakeArea, run MainLakeArea) is computing the size of a polyogon using a MC approach

- The second demo (PortSim, run WebinarScript) can do 2 things: First, we genrate some equity paths, to verify the lognormality If changing the mode to OptionPricing (uncomment one of the first line),

  then those spaths will be used for pricing an asian option

- the 3rd Demo,in myMC (run MonteCarlo.m) , show how to simulate some corelated asset paths

- The 4th demo, (run VanillaPricingUsingDifferentMethods.m in the VarReduction folder) , wil compare th results obtrtain byt differents reduction of Variance technics or "quasi" ont Carlo simultion using Hamlton and sobol Sequences

Questions:

• How to make sure which parameters should be considered during the quality control and management?
• How do you generate the random functions to produce the random numerical value? ()By matlab random functions
• Difference between Monte Carlo and ANN algorithms? Their performance in your test?
• Stability, time to get one acceptable results,
• Key works: justify whether the generated random numerical values belongs to the objective range, the percent is the .

Reference:

http://en.wikipedia.org/wiki/Monte_Carlo_method

http://www.vertex42.com/ExcelArticles/mc/MonteCarloSimulation.html.

http://baike.baidu.com/view/2692033.htm

http://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%92%99%E5%9C%B0%E5%8D%A1%E7%BE%85%E6%96%B9%E6%B3%95

http://de.wikipedia.org/wiki/Monte-Carlo-Algorithmus

http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/27244-circuit-analysis-toolbox/content/circuit%20analysis/help/helpfiles/cnvHull.html

http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=324394&do=blog&id=292355

http://macro2.org/notes/intro2mc/monte_carlo1.htm

http://www.puc-rio.br/marco.ind/quasi_mc.html

重新回顾概率和期望 over

支持她学习德语，并帮她理清她需要的ppp处理程序。

加强C/M编程

看PPP的文献，并且考虑把GPS定位资料弄到车辆交通方向上来。

问题描述：

生命中总有不经意的地方，她改变了你命运的轨迹， it will change your life training plan, in a uncontemplated way!

斯图加特飞机场离斯图加特市中心很近，并且位于其市内交通（S-Bahn）网络内。其中，有两条线经过斯图加特飞机场站Flughafen：S2,S3. S2 和S3都是每隔半小时一班，二者之间有一个固定的时间间隔T（斯图的情况是T=10分钟）。

现在的问题是：

假设小八路从飞机场以随机的概率走到S bahn Flughafen站台，她平均要等多久，才能坐上S Bahn线回家？

固定的时间T会对这个期望值有影响吗？

答案形式：

先提供最终答案，如果答案正确，Kalmanfans将联系你，要求提供求证过程。

截止日期：2013.01.04

(点击此图可放大)图中的A点，就是斯图飞机场，也是我的A点。

无论多久，我要等你！

这里不讲Matlab的历史沿革，不讲Matlab的基础语法，仅仅从一些数据结构来谈谈Matlab编程思路。

看来对基础的
cell
vector
matrix
string 还不够区分出来

数独历史

相传数独源起于拉丁方阵（Latin Square），1970年代在美国发展，改名为数字拼图（Number Place）、之后流传至日本并发扬光大，以数学智力游戏智力拼图游戏发表。在1984年一本游戏杂志《パズル通信ニコリ》正式把它命名为数独，意思是「在每一格只有一个数字」(也有可能不是数字)。后来一位前任香港高等法院的新西兰籍法官高乐德（Wayne Gould）在1997年3月到日本东京旅游时，无意中发现了。他首先在英国的《泰晤士报》上发表，不久其他报纸也发表，很快便风靡全英国，之后他用了6年时间编写了计算机程序，并将它放在网站上，使这个游戏很快在全世界流行。

香港是在2003年7月30日引入数独。中国大陆是在2007年2月28日正式引入数独。北京晚报智力休闲数独俱乐部（数独联盟前身）在新闻大厦举行加入世界谜题联合会的颁证仪式，成为世界谜题联合会的39个成员之一。

后来更因子独的流行衍生了许多类似的数学智力拼图游戏，例如：数和、杀手数独。

玩法

在9×9格的大九宫格中有9个3×3格的小九宫格，并提供17个以上的数字^[1]。根据这些数字，利用逻辑和推理，在其它的空格上填入1到9的数字。每个数字在每个小九宫格内只能出现一次，每个数字在每行、每列也只能出现一次。 这种游戏只需要逻辑思维能力，与数字运算无关。虽然玩法简单，但数字排列方式却千变万化，所以不少教育者认为数独是锻炼脑筋的好方法。因为数独上的数字没有运算价值，仅仅代表相互区分的不同个体，因此可以使用其他的符号比如拉丁字母、罗马字母甚至是不图形状的图案代替。

数独的组合

9! × 72 ² × 2⁷ × 27,704,267,971=6,670,903,752,021,072,936,960个组合，在2005年由Bertram Felgenhauer利用穷举法和逻辑计算出，如果将重复（如数字转换，反射面等）不计算，那有5,472,730,538个组合。

其他种类的数独

• 拼图数独，是由 9×9 的方格阵组成，但内里不是由9个 3×3 的九宫格组成，是由一些不规则的线段划分。
• 彩色数独，是由 9×9 的方格阵组成，内里是由9个 3×3 的九宫格组成，除原本的的玩法外，另外再加上一条规例：部分方格内会上色彩，相同色彩的方格内的数字并不能相同。
• 重迭数独，由2或3个数独合并而成，其中的一部分会重迭，玩法不变。
• 巨无霸数独，是由 12×12 的方格阵组成，内里是由12个 3(直)×4(横) 的九宫格组成。玩法不变。
• 环状数独，外观是一个圆，分成五个环，一环分成十分。需填上0~9十个数目字，一环里不能重复，同一列的不能重复。

贴几个数独题。（ask for answer by writing Email to: shchen.lmars@live.cn）

为解决专业人才匮乏的问题，德国联邦内阁于2012年2月通过授权法案，正式向非欧盟国家的专业人才发放"欧盟蓝卡"。

本 月初，德国联邦内阁通过了内政部提交的一项法律草案。根据这一法案，对于高素质（主要是指教育背景在本科以上）的外国人，只要能够在德国找到一份年薪超过 48000欧元的工作就可以获得欧盟蓝卡，数学、计算机科学、自然科学领域的人才只需年薪达到33000欧元即可获得欧盟蓝卡。根据德国投资移民研究机构 德中信 对联邦劳动局总部的电话采访， 欧盟蓝卡是根据欧盟统一法律颁发的类似“技术移民”居留许可，持有人可以无限制的在欧盟居住并享有社会福利待遇。德国政府计划每年将发放3500张欧盟蓝 卡。欧盟蓝卡既是居留许可，同时也是无限制工作许可，蓝卡持有人的家属也不需要再额外申请工作许可，可以再德国自由择业。

德 国经济部长Philipp Rosler（如上图）表示，这是移民政策的一个质的飞跃，这样德国才能在招募人才方面具有竞争力。德国虽然从2005年开始就通过移民法案，但因为宣传 不足，所以在很多人印象中，德国仍然是“非移民国家”，无法与美国加拿大竞争高素质人才与投资移民。此次德国正式推出蓝卡政策，用意就是在全世界范围内网 罗人才与投资者，加强全球化时代的自身竞争力。

 第二条关于德国大学毕业高技术人才长居:

对于在德国大学毕业的中国留, 这条改动很有用。是在德国大学毕业，工作满2年

，交满2年社保（以前都是5年）即可

§ 18b
Niederlassungserlaubnis für Absolventen deutscher Hochschulen
Einem Ausländer, der sein Studium an einer staatlichen oder staatlich anerkannten Hochschule oder vergleichbaren Ausbildungseinrichtung im Bundesgebiet erfolgreich abgeschlossen hat, wird eine Niederlassungserlaubnis erteilt, wenn
1. er seit zwei Jahren einen Aufenthaltstitel nach den §§ 18, 18a, 19a oder
§ 21 besitzt,
2. er zum Zeitpunkt der Antragstellung einen seinem Abschluss angemessenen Arbeitsplatz inne hat,
3. er mindestens 24 Monate Pflichtbeiträge oder freiwillige Beiträge zur gesetzlichen Rentenversicherung geleistet hat oder Aufwendungen für eiDrucksache 848/11- 4 -
nen Anspruch auf vergleichbare Leistungen einer Versicherungs- oder
Versorgungseinrichtung oder eines Versicherungsunternehmens nachweist und
4. die Voraussetzungen des § 9 Absatz 2 Satz 1 Nummer 2 und 4 bis 9
vorliegen; § 9 Absatz 2 Satz 2 bis 6 gilt entsprechend.

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这个就是新加的Niederlassung条款
前提是在德国高校毕业的外国人
拿2年工作签证（18, 18a, 19a oder § 21）
交满24个月社保
申请时候有工作 没有犯罪记录不良信用记录

The key trick is to plan your argument in six sentences, and then use these to structure the entire thesis/paper/essay. The six sentences are:

1. Introduction. In one sentence, what’s the topic? Phrase it in a way that your reader will understand. If you’re writing a PhD thesis, your readers are the examiners – assume they are familiar with the general field of research, so you need to tell them specifically what topic your thesis addresses. Same advice works for scientific papers – the readers are the peer reviewers, and eventually others in your field interested in your research, so again they know the background work, but want to know specifically what topic your paper covers.
2. State the problem you tackle. What’s the key research question? Again, in one sentence. (Note: For a more general essay, I’d adjust this slightly to state the central question that you want to address) Remember, your first sentence introduced the overall topic, so now you can build on that, and focus on one key question within that topic. If you can’t summarize your thesis/paper/essay in one key question, then you don’t yet understand what you’re trying to write about. Keep working at this step until you have a single, concise (and understandable) question.
3. Summarize (in one sentence) why nobody else has adequately answered the research question yet. For a PhD thesis, you’ll have an entire chapter, covering what’s been done previously in the literature. Here you have to boil that down to one sentence. But remember, the trick is not to try and cover all the various ways in which people have tried and failed; the trick is to explain that there’s this one particular approach that nobody else tried yet (hint: it’s the thing that your research does). But here you’re phrasing it in such a way that it’s clear it’s a gap in the literature. So use a phrase such as “previous work has failed to address…”. (if you’re writing a more general essay, you still need to summarize the source material you’re drawing on, so you can pull the same trick – explain in a few words what the general message in the source material is, but expressed in terms of what’s missing)
4. Explain, in one sentence, how you tackled the research question. What’s your big new idea? (Again for a more general essay, you might want to adapt this slightly: what’s the new perspective you have adopted? or: What’s your overall view on the question you introduced in step 2?)
5. In one sentence, how did you go about doing the research that follows from your big idea. Did you run experiments? Build a piece of software? Carry out case studies? This is likely to be the longest sentence, especially if it’s a PhD thesis – after all you’re probably covering several years worth of research. But don’t overdo it – we’re still looking for a sentence that you could read aloud without having to stop for breath. Remember, the word ‘abstract’ means a summary of the main ideas with most of the detail left out. So feel free to omit detail! (For those of you who got this far and are still insisting on writing an essay rather than signing up for a PhD, this sentence is really an elaboration of sentence 4 – explore the consequences of your new perspective).
6. As a single sentence, what’s the key impact of your research? Here we’re not looking for the outcome of an experiment. We’re looking for a summary of the implications. What’s it all mean? Why should other people care? What can they do with your research. (Essay folks: all the same questions apply: what conclusions did you draw, and why would anyone care about them?)

The abstract I started with summarizes my approach to abstract writing as an abstract. But I suspect I might have been trying to be to clever. So here’s a simpler one:

(1) In widgetology, it’s long been understood that you have to glomp the widgets before you can squiffle them. (2) But there is still no know general method to determine when they’ve been sufficiently glomped. (3) The literature describes several specialist techniques that measure how wizzled or how whomped the widgets have become during glomping, but all of these involve slowing down the glomping, and thus risking a fracturing of the widgets. (4) In this thesis, we introduce a new glomping technique, which we call googa-glomping, that allows direct measurement of whifflization, a superior metric for assessing squiffle-readiness. (5) We describe a series of experiments on each of the five major types of widget, and show that in each case, googa-glomping runs faster than competing techniques, and produces glomped widgets that are perfect for squiffling. (6) We expect this new approach to dramatically reduce the cost of squiffled widgets without any loss of quality, and hence make mass production viable.