1樓：向遠之
我認識乙個清華五道口博士以前也被北大國發院錄取有段時間應該是兩個博士一起讀的後來從北大退學了讀清華的博士畢業了，so 想一想吧，還是要取捨的學霸對學術很有熱情不過事業不算很順
2樓：
好像極少有人會「同時」讀兩個博士學位。當然前後讀的情況是有的，比如Eric Xing。我周圍也有一些這樣的案例，比如我認識的乙個教授讀了計算機博士和MD（醫學博士）共花了7年時間，他主要做機器學習在醫療健康領域的應用。
雖說「同時」讀兩個無關博士的案例比較少見（我好像從來沒聽過），但是這幾年還是有越來越多的聯合博士專案（Joint PhD Program）。這類專案一般同時開在兩個學院，需要同時完成兩個學院的博士畢業要求。為了縮短所需的時間，一般會有一些替換和合併同類項，比如A學院的X要求可用B學院的Y要求替代，或者互相成為對方的選修課。
從答辯角度來看，一般也只是會答辯一次，但委員會會需要有兩邊的導師同時出席，做的內容應該和聯合學位有相關性。每年的年終評估需要兩邊都做，可能同時還需要做兩個學院的助教。
以卡內基梅隆大學為例，我所知道的機器學習（machine learning）聯合專案有（詳情可以看這裡：Joint Machine Learning PhD Programs - Machine Learning | CMU - Carnegie Mellon University）：
機器學習與統計（在讀6人）：PhD in Statistics & Machine Learning，CMU Statistics
機器學習與公共政策（在讀6人）：PhD in Machine Learning & Public Policy，Joint Doctoral Programs
神經計算與其機器學習（在讀9人）：PhD in Neural Computation & Machine Learning，PNC/Machine Learning
聯合專案的ML PhD約佔了所有PhD的20%（PhD Students - Machine Learning | CMU - Carnegie Mellon University）。但平均到每個專案上就是6-9人，除以5年，那麼每年每個聯合專案上一般會有1-2人。
再舉一例，公共政策（public policy）的聯合專案有（Ph.D. in Public Policy | Management Science | Statistics | Machine Learning | Economics | Technological Change | Joint Doctoral Programs）：
經濟與公共政策：Ph.D. in Economics and Public Policy
機器學習與公共政策：Ph.D. in Machine Learning and Public Policy
統計與公共政策：Ph.D. in Statistics and Public Policy
其他一些與科技變革相關的聯合專案
據我所知，現在沒有在讀的經濟與公共政策博士生，早幾年有過乙個。統計與公共政策平均每年1個新生，機器學習與公共政策平均每年2人左右。
各個學院還有各種各樣的聯合：比如土木環境工程與工程公共政策（Joint and Interdisciplinary PhD Programs - Civil and Environmental Engineering - Carnegie Mellon University），以及計算機學院、商學院、數學系同時搞得PhD in Algorithms, Combinatorics, and Optimization（ACO）專案。
優點：如果興趣剛好在交叉上方向上，那麼自然如魚得水，會有很好的價值體現。可以做A學院裡最懂B的，B學院裡最懂A的，如果使用得當且機遇不錯的話，發展潛力較高。
交叉做得好，在同質化的今天是極大的加成，有望開啟一片藍海。有來自於兩個學院的導師或許可以提供一種平衡，有助於提公升師生關係，但見仁見智。
缺點：需要上的必修課一般是單一專案的1.5倍。
比如我第一學期上的課就有微觀經濟、機器學習、統計、和一門商科的資料探勘。同時我的必修課還有統計機器學習、計量經濟（或者因果推斷）等一系列聽起來關聯度很低的內容。這個也是類似專案最大的抱怨，即上課的要求過於繁重，擠壓了做研究的時間。
另乙個問題是認可度，外界可能會擔心你兩邊都沒做好，不夠集中。因此我的看法是聯合專案是高風險高回報，你要是真的做到了交叉上，那麼是很獨特的個人品牌，競爭者很少。但反之如果集中度不夠，就容易造成兩邊都做的稀鬆，顯得不夠專業，這在找教職時會是致命傷。
申請難度：一般來說難度各異，有的時候是曲線救國，因為畢竟知道或者或者選擇走聯合專案的人還是較少。但有的時候反而又會很難，因為招的人很少。
以我讀的專案為例，最多的一年有三個人，最少的時候乙個人都沒有。另乙個問題就是因為事關兩個學院，因此往往在申請和審批流程有點繁瑣，還以CMU的機器學習聯合專案為例，正式的流程需要先被交叉學院錄取，再完成兩門機器學習課程（715&716）加一門統計（705），並保證GPA>=3.5。
之後還得確認乙個MLD的共同導師，並在第二年/三年的五月前提交一頁正式申請才算走完流程。相較於傳統乙個學院的專案，還是稍微複雜了一點。
總結：我覺得這類聯合專案適合比較了解自己想做什麼的人，或者至少是不反感上很多課的人，畢竟讓乙個學計算機的人去學經濟還是有點痛苦的，我有好幾個朋友都覺得學來無用。反之，如果你非常了解自己的興趣，甚至在兩個方面都有一定的經歷，那你的申請一定會事半功倍，不失為乙個好的選項。
3樓：
看了一圈回答。除了Join degree的program算是符合題目問的情況外，MD/Ph.D.
這類和先後讀倆Ph.D.都不算是同時讀倆Ph.
D.吧？而且「同時讀倆」不能是major和minor這種情況的。
美國是平行學位制，同時讀Ph.D.和MS倒是常見，但聯合培養的情況倒是少些。
很好奇哪些學校有這樣的專案。會是一些怎樣的專案？CS有這樣的專案嗎？
挖個坑坐等回答。
4樓：王騫
很幸運四年拿了兩個phd學位，並且是「同時讀兩個」，雖然我只是做了乙個phd的工作量。
感受：兩個導師同時supervise，得顧及兩方面的意見，但是收穫也雙倍。兩邊學校的coursework的要求都要滿足，轉來轉去很麻煩的。來回搬家辦簽證也很麻煩。。。
5樓：
我能感慨下，提問者對學位的這種獵奇心態非常非常粗魯麼……
以及我想象不出為什麼有人要"同時"讀兩個博士學位。其實如果真的都拿到了，除了學位證很水之外說明不了別的。
6樓：
本來看到這個問題還挺有意思的結果進來看到一番爭論同時兩個PhD本身就不可能同時在兩個專案吧在北美一般是joint PhD？
沒有仔細看回答的爭論也無意加入爭論這裡只提供乙個我自己了解的資料點UCSD和SDSU是有joint PhD的這樣算不算兩個PhD？
UCSD的cognitive science是有interdisciplinary program的入學進入其他學院然後申請進入這個專案完成一些要求畢業的時候拿到的是PhD in XX and cogntive science 不知道那個有爭議的答主是不是也是類似這樣的情況
以上這兩個專案在官網都有列出第乙個只是看到過第二個比較了解大家可以查證
匿名減少麻煩不愛網上跟人爭論
7樓：
同時的話唯有可能就是md加phd，其他形式的話同時導師會生氣的，因為research 產出和一周80小時的差距過大。至於一樓的上課寫thesis的phd，真心看不懂了，可能見識不夠吧。
8樓：xuran
meaningless, 除非想轉行，見過先物理phd再金融phd的，見過先生物phd再生統ms的，見過先數學物理化學生物phd再計算機ms的，乙個phd能把科研做好嗎？如果不是為了轉行何苦來呢？
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