不仅仅是论文评阅人需要书写合适的评阅意见，学位论文候选人事先也需要大致了解论文评阅人会如何书写意见，且收到意见后按照意见进行适当修改 。比较标准的论文评阅意见由三大部分构成：第一部分是简介，第二部分是针对论文每一章的评论，最后一部分是结论与推荐意见 。Tadao Takaoka教授针对Sung Eun Bae的博士论文的论文评阅意见就是按这种标准书写的 。作为举例，往下我们会在各部分摘录Tadao Takaoka教授的评阅意见 。另外需要指出的是，国内不少单位还要求论文评阅人对创造性、写作和其它方面进行打分 。
一、简介
——Summary
分为两段，第一段对论文所涉及的问题进行描述，并适当介绍现状，第二段对论文取得的成果进行简介 。
第一段
最大子阵列问题是在给定的阵列中找到一个使其总和最大的子阵列 。数组元素的值取实数 。该矩阵是一维尺寸n或二维尺寸(n，n) 。如果数组元素是非负的，一个微不足道的解决方案就是整个数组 。因此，从每个元素中减去平均值 。文献中已知几种有效的序列算法 。应用领域是图形和数据挖掘 。在图形中，我们可以识别最亮的地方，在数据挖掘中，我们可以识别最不稳定的范围 。
第二段
【毕业论文评语 博士论文评阅意见】这篇论文从两个方面概括了这个问题 。一是找到最大值、第最大值、…第K个最大子阵，称为第K个最大子阵问题 。有两种变体；一个允许在找到的子阵列之间重叠，另一个不重叠 。该学位论文针对前一个问题提出了一个O(n3 n2Klog n)时间算法，针对第二个问题提出了一个O(n3n2Klog K)时间算法 。这些是从基于有效的一维算法获得的二维问题的算法 。这些算法使用新的数据结构，称为持久堆（ persistent heaps）和持久锦标（ persistent tournaments） 。在论文的第二部分，将计算模型从一个处理器推广到多个处理器，以进行并行处理 。具体来说，采用网格体系结构使用n2个处理器 。该文实现了最大子阵问题的计算时间为0(n)量级，而对于第K个最大子阵问题的计算时间为0(Kn)量级 。这里的问题是一个允许重叠的一般性问题 。在下文中，将对每一章进行介绍 。
二、对论文每一章进行评阅
——Review of each chapter
分章给出要点 。对于每一章，首先介绍该章的目的和内容，接着指出优点（如有什么特别之处）和不足（包括建议修改的地方） 。需要指出的是，国内一些论文评阅意见的模板则要求将不足放在一个单独表格之中 。
第一章（引言）
本章介绍历史背景和可能的应用领域 。在许多论文中，最大子阵问题的起源归因于本特利在1984年发表的两篇论文 。这位候选人发现了格伦德尔在1977年发表的一篇论文，这是对历史研究的一个很好的贡献 。作为一维情况的可能应用，讨论了基因组序列分析，对于二维情况，介绍了图形和分析在销售数据库分析中的应用 。对于后面的应用，矩形子阵列就足够了 。对于图形中的第一个应用，我们不需要局限于矩形 。或许，这个问题应该得到解决 。
第二章
本章提供了在后续章节中需要用到的问题定义、数学和数值概念 。为准备介绍K-最大子阵问题，引入了线性时间选择算法 。与Hoare的查找算法相比，该算法在实践中效率并不高，Hoare的查找算法的预期时间是线性的 。我想候选人选择了目前的选择算法，因为论文完全致力于最坏情况分析 。候选人可能应该提到这一点 。
第n章
本章定义了不相交的k-最大子阵问题，并为该问题开发了有效的算法 。定义是从剩余的阵列部分连续找到k个最大子阵列 。如果我们不需要排序的顺序，鲁佐-汤帕的线性时间算法是最有效的，但是这个算法不容易扩展到二维 。候选人开发了一个基于锦标赛树的算法，这次不是持久的，而是具有一个新的洞操纵特征 。也就是说，已经找到的子阵列作为一个洞从树数据结构中移除 。这个版本恰好可以扩展到二维，导致了计算时间量级为O(n3n2KlogK) 。由于二维不相交问题以前没有研究过，所以这里的贡献很大 。问题被定义为从剩余部分中选择最大子阵列 。这导致这样一种情况，即如果存在平局，算法可能不会在二维中选择K个最大子阵列 。这个问题需要进一步研究，但至少候选人应该提到这个问题 。
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