|
การหาเสถียรภาพ (Stability) ของสมการเชิงอนุพันธ์
»
การหาเสถียรภาพ (Stability) ของสมการเชิงอนุพันธ์
|
|
การหาเสถียรภาพ (Stability) ของสมการเชิงอนุพันธ์เป็นกระบวนการที่ใช้ตรวจสอบว่าคำตอบของสมการเชิงอนุพันธ์มีแนวโน้มที่จะคงที่หรือเปลี่ยนแปลงไปเมื่อเวลาผ่านไป
โดยทั่วไป การพิจารณาเสถียรภาพขึ้นอยู่กับพฤติกรรมของคำตอบรอบ ๆ จุดสมดุล (Equilibrium Point) หรือวิธีการเฉพาะที่ใช้กับสมการเชิงอนุพันธ์ประเภทต่าง ๆ
เสถียรภาพของสมการเชิงอนุพันธ์สามัญ (ODEs)
dx/dt = f(x)
โดย จุดสมดุล x* เป็นค่าของ x ที่ทำให้ f(x*) = 0 ซึ่งหมายความว่าระบบจะไม่เปลี่ยนแปลงที่จุดนั้น
การหาเสถียรภาพของจุดสมดุล ของสมการเชิงอนุพันธ์สามัญ
เราวิเคราะห์พฤติกรรมของระบบรอบ ๆ จุดสมดุล x* โดยใช้ อนุพันธ์ของ f(x) หรือ Jacobian matrix:
กรณีตัวแปรเดียว
1. คำนวณหา f'(x*)
2. พิจารณา
2.1 ถ้า f'(x*) > 0 แล้ว จุดสมดุล x* มีเสถียรภาพ (Stable)
2.2 ถ้า f'(x*) < 0 แล้ว จุดสมดุล x* ไม่มีเสถียรภาพ (Unstable)
2.3 ถ้า f'(x*) = 0 แล้ว ยังสรุปไม่ได้ ต้องใช้วิธีอื่น เช่น Lyapunov function
กรณีหลายตัวแปร
1. คำนวณหา Jacobian matrix: J(x)
2. คำนวณค่าลักษณะเฉพาะ (Eigenvalues) ของ J(x)
2.1 ถ้าค่าลักษณะเฉพาะมีส่วนจริงเป็นลบทุกตัว แล้ว จุดสมดุล x* มีเสถียรภาพ (Asymptotically Stable)
2.2 ถ้าค่าลักษณะเฉพาะมีส่วนจริงบางตัวเป็นบวก แล้ว จุดสมดุล x* ไม่มีเสถียรภาพ (Unstable)
2.3 ถ้าค่าลักษณะเฉพาะมีส่วนจริงบางตัวเป็นศูนย์ แล้ว ต้องใช้วิธีอื่นในการตรวจสอบ
|
|
คำสำคัญ :
การหาเสถียรภาพ สมการเชิงอนุพันธ์
|
|
กลุ่มบทความ :
กลุ่มงานตามสมรรถนะบุคลากร
|
|
หมวดหมู่ :
กลุ่มงานสายวิชาการ
|
|
สถิติการเข้าถึง :
เปิดอ่าน
81
ครั้ง | แสดงความคิดเห็น
0
ครั้ง
|
|
ผู้เขียน
ธวัชชัย เพชรธาราทิพย์
วันที่เขียน
7/3/2568 14:18:42
แก้ไขล่าสุดเมื่อ
1/4/2568 19:34:49
|
|
|
|
|
|
|
การใช้ AI ในการพัฒนางานวิจัย
»
ขอรายงานสรุปเนื้อหาและการนำไปใช้ประโยชน์
|
|
ตามที่ข้าพเจ้าได้รับอนุญาตให้เข้าร่วมอบรมเชิงปฏิบัติการ หัวข้อ “การใช้ AI ในการพัฒนางานวิจัย” ภายใต้ โครงการการใช้เทคโนโลยีสมัยใหม่เพื่อขับเคลื่อนงานวิจัยและนวัตกรรมสู่การนำไปใช้ประโยชน์ในวันพุธที่ 5 กุมภาพันธ์ 2568 เวลา 08.30 – 16.30 น. ณ คณะวิทยาศาสตร์ มหาวิทยาลัยแม่โจ้ นั้น
บัดนี้ ข้าพเจ้าได้เข้าขอรายงานสรุปเนื้อหาและประโยชน์ที่ได้รับ ดังนี้
ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence หรือ AI) กำลังกลายเป็นเครื่องมือที่สำคัญในการวิจัยและพัฒนาในหลากหลายสาขาวิชา การเข้าอบรมการใช้ AI เพื่อการวิจัยช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการรวบรวม วิเคราะห์ และประมวลผลข้อมูล ตลอดจนช่วยให้เกิดแนวทางใหม่ ๆ ในการศึกษาวิจัย
1. การเพิ่มประสิทธิภาพการวิเคราะห์ข้อมูล
AI สามารถช่วยนักวิจัยในการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) ได้อย่างมีประสิทธิภาพ สามารถใช้ในการจำแนก วิเคราะห์ และพยากรณ์ข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว ลดเวลาการประมวลผล และช่วยให้ได้ข้อสรุปที่แม่นยำมากขึ้น
2. การปรับปรุงกระบวนการเก็บรวบรวมข้อมูล
การใช้ AI สามารถช่วยในกระบวนการเก็บรวบรวมข้อมูล เช่น วิเคราะห์ภาพและการสืบค้นงานวิจัยที่ได้รับการตีพิมพ์ได้ครอบคลุมและแม่นยำมากขึ้น
3. การลดภาระงานที่ซ้ำซ้อน
AI สามารถช่วยลดภาระงานที่ซ้ำซ้อน เช่น การจัดการข้อมูล การสร้างเอกสารอัตโนมัติ การสร้างเอกสารการนำเสนอผลงาน
4. การสนับสนุนการตีพิมพ์และเผยแพร่ผลงานวิจัย
AI สามารถช่วยนักวิจัยในการวิเคราะห์แนวโน้มของหัวข้อวิจัยที่ได้รับความนิยม แนะนำวารสารที่เหมาะสมสำหรับการตีพิมพ์ และช่วยตรวจสอบการอ้างอิงและการใช้ภาษาที่ถูกต้องเพื่อเพิ่มโอกาสในการเผยแพร่ผลงานวิชาการ
สรุป
การเข้าอบรมการใช้ AI ในการพัฒนางานวิจัยเป็นสิ่งที่มีประโยชน์อย่างมาก เนื่องจากช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ ลดเวลาการทำงาน และช่วยให้การวิเคราะห์ข้อมูลมีความแม่นยำมากขึ้น ดังนั้น นักวิจัยควรให้ความสำคัญกับการเรียนรู้และใช้ AI เพื่อให้สามารถปรับตัวเข้ากับเทคโนโลยีที่เปลี่ยนแปลงไปอย่างรวดเร็ว และเพิ่มศักยภาพของงานวิจัยให้ก้าวหน้าอย่างยั่งยืน
ประโยชน์ต่อการปฏิบัติงานในตำแหน่งหน้าที่
• เพิ่มพูนความรู้และถ่ายทอดแก่นักศึกษาและผู้ที่มีส่วนเกี่ยวข้อง
การเข้าร่วมอบรมเชิงปฏิบัติการในครั้งนี้เป็นการเพิ่มพูนและเสริมสร้างความรู้และทักษะใหม่ด้าน AI ที่สามารถนำมาช่วยในการพัฒนาการเรียนการสอนและการจัดทำรายงานฉบับ โดยข้าพเจ้านำความรู้จากการอบรมมาใช้ในการทำรายงานฉบับนี้โดยทำการร่างรายงานด้วยโปรแกรม Chat GPT และแก้ไขปรับปรุงโดยตัวเอง ตลอดจนการนำความรู้ที่ได้รับการอบรมไปถ่ายทอดแก่นักศึกษา ซึ่งจะเป็นส่วนช่วยให้นักศึกษาประสบความสำเร็จในการศึกษาได้ตาม PLO ของหลักสูตร
|
|
คำสำคัญ :
AI งานวิจัย
|
|
กลุ่มบทความ :
กลุ่มงานตามสมรรถนะบุคลากร
|
|
หมวดหมู่ :
กลุ่มงานสายวิชาการ
|
|
สถิติการเข้าถึง :
เปิดอ่าน
224
ครั้ง | แสดงความคิดเห็น
0
ครั้ง
|
|
ผู้เขียน
พรพรรณ อุตมัง
วันที่เขียน
21/2/2568 9:49:39
แก้ไขล่าสุดเมื่อ
1/4/2568 18:40:57
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
การเข้าร่วมอบรมเชิงปฏิบัติการ
»
การเข้าสู่ตำแหน่งทางวิชาการด้วยตำราและหนังสือ
|
|
การเข้าร่วมอบรมเชิงปฏิบัติการเกี่ยวกับการเข้าสู่ตำแหน่งทางวิชาการด้วยตำราหรือหนังสือมีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับบุคลากรสายวิชาการในสถาบันอุดมศึกษาที่ต้องการพัฒนาศักยภาพด้านวิชาการและผลงานเขียนเชิงวิชาการ การอบรมเชิงปฏิบัติการนี้ช่วยให้ผู้เข้าร่วมได้รับความรู้เกี่ยวกับเกณฑ์และกระบวนการขอกำหนดตำแหน่งทางวิชาการตามระเบียบ พ.ศ. ๒๕๖๔ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านการจัดทำตำราหรือหนังสือ ซึ่งต้องแสดงถึงความเชี่ยวชาญในสาขาที่เกี่ยวข้อง มีการตรวจสอบคุณภาพโดยผู้ทรงคุณวุฒิ และสอดคล้องกับมาตรฐานระดับสากล เนื้อหาในการอบรมครอบคลุมถึงการตั้งชื่อเรื่องและการจัดทำเค้าโครงตำราและหนังสือ การใช้ภาษาเขียนในเชิงวิชาการ การวิเคราะห์และสังเคราะห์องค์ความรู้ รวมถึงข้อควรระวังในการหลีกเลี่ยงการคัดลอกผลงานของผู้อื่น (Plagiarism) ผู้เข้าร่วมได้เรียนรู้วิธีการผลิตผลงานวิชาการที่มีเอกลักษณ์และคุณภาพ ซึ่งไม่เพียงช่วยในการขอกำหนดตำแหน่งวิชาการ แต่ยังเสริมสร้างความเชี่ยวชาญในศาสตร์ที่ศึกษาและยกระดับมาตรฐานการเรียนการสอนในระดับอุดมศึกษา การอบรมนี้จึงเป็นโอกาสสำคัญสำหรับการพัฒนาทั้งในด้านวิชาการและการสร้างสรรค์ผลงานที่มีคุณค่าในวงการศึกษา
|
|
คำสำคัญ :
ตำรา ตำแหน่งทางวิชาการ หนังสือ
|
|
กลุ่มบทความ :
กลุ่มงานตามสมรรถนะบุคลากร
|
|
หมวดหมู่ :
กลุ่มงานสายวิชาการ
|
|
สถิติการเข้าถึง :
เปิดอ่าน
111
ครั้ง | แสดงความคิดเห็น
0
ครั้ง
|
|
ผู้เขียน
ทวีศักดิ์ จันทร์งาม
วันที่เขียน
25/12/2567 16:11:17
แก้ไขล่าสุดเมื่อ
1/4/2568 16:30:43
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
ประชุมวิชาการระดับชาตินเรศวรวิจัยและนวัตกรรม ครั้งที่ 20
»
งานวิจัยเรื่อง "Simultaneous Determination Of Folate And Derivatives in Grains Of Thai Rice by Liquid Chromatography"
|
|
Determination of folate (FA) or vitamin B9 and its derivatives such as 5-methyltetrahydrofolate (5-MTHF), Tetrahydrofolate (THF) and 10-formyl folic acid (10-CHOFA) in Thai rice with reverse-phase high-performance liquid chromatography. This technique was a simple and fast method for the simultaneous determination of folate and its derivatives. The seed of rice samples were collected from the Department of Genetics, Faculty of Science, Maejo University. Rice powder (0.5000 g) was soaked in 1 mL water and shaken at room temperature and centrifuged at 3500 rpm for 15 minutes. The supernatant was filtered through a 0.22 μm Nylon membrane filter and 20 μL was injected into the HPLC. Separation was performed using a C18 column with isocratic elution of 0.1% formic acid: acetonitrile (85:15 v/v). The flow rate was 0.70 mL min-1 and a photodiode array detector at the wavelength of 267 nm was employed. The calibration curve obtained (R2 > 0.9990) for folate, 5-MTHF, THF and 10-CHOFA were in the range of 0.50-50.0, 0.50-200.0, 0.50-50.0 and 5.0-100.0 mg L-1, respectively. The limit of detection (LOD) and limit of quantification (LOQ) were found to be 0.09- 0.15 mg L-1 and 0.30 to 0.50 mg L-1. Percent recovery at the concentrations of 15 and 35 mg L-1 were found in the range of 95-113. In the ten studied samples, folate and its derivatives were found in the range of 0.19-27.10 mg (in 100 g dry weight). This technique was applied to simultaneous determination of folate and derivatives in rice.
|
|
คำสำคัญ :
Folate, Thai Rice, High-Performance Liquid Chromatography
|
|
กลุ่มบทความ :
กลุ่มงานตามสมรรถนะบุคลากร
|
|
หมวดหมู่ :
กลุ่มงานสายวิชาการ
|
|
สถิติการเข้าถึง :
เปิดอ่าน
178
ครั้ง | แสดงความคิดเห็น
0
ครั้ง
|
|
ผู้เขียน
ศิริรัตน์ ไพศาลสุทธิชล
วันที่เขียน
29/8/2567 13:08:05
แก้ไขล่าสุดเมื่อ
1/4/2568 18:52:18
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|