ขั้นตอนวิธีในชีวิตประจำวัน

การทำงานหลายอย่างในชีวิตประจำวัน จะมีลักษณะที่เป็นลำดับขั้นตอน ซึ่งต้องเคยพบกับปัญหาต่างๆ ไม่ว่าจะเป็นปัญหาด้านการเรียน การงาน การเงิน หรือแม้แต่การเล่นเกม เมื่อพบกับปัญหา แต่ละคนมีวิธีที่จะจัดการหรือแก้ปัญหาเหล่านั้นแตกต่างกันไป ซึ่งแต่ละวิธีการอาจให้ผลลัพธ์ที่เหมือนหรือแตกต่างกันบ้าง ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับความรู้ ความสามารถ และประสบการณ์ของบุคคลผู้นั้น หากวิเคราะห์วิธีการแก้ปัญหา จะพบว่าสามารถสรุปเป็นทฤษฎีซึ่งมีรูปแบบที่แน่นอนได้ และบางครั้งต้องอาศัยการเรียนรู้ในระดับสูง เพื่อแก้ปัญหาบางอย่างให้สมบูรณ์แบบ การนำคอมพิวเตอร์มาช่วยในการแก้ปัญหา เพื่อตอบสนองความต้องการของมนุษย์ เช่น การคำนวณ การพูด การจำ โดยอาศัยความรู้และประสบการณ์ของบุคคลการทำงานตามที่เราต้องการ โดยใช้ทรัพยากรต่างๆ ให้คุ้มค่ามากที่สุด
ขั้นตอนวิธี หรือ algorithm (ภาษาไทย : อัลกอริทึม) หมายถึงกระบวนการแก้ปัญหาที่สามารถเข้าใจได้ มีลำดับหรือวิธีการในการแก้ไขปัญหาใดปัญหาหนึ่งอย่างเป็นขั้นเป็นตอนและชัดเจน เมื่อนำเข้าอะไร แล้วจะต้องได้ผลลัพธ์เช่นไร ซึ่งแตกต่างจากการแก้ปัญหาแบบสามัญสำนึก หรือฮิวริสติก (heuristic) โดยทั่วไป ขั้นตอนวิธี จะประกอบด้วย วิธีการเป็นขั้นๆ และมีส่วนที่ต้องทำแบบวนซ้ำ (iterate) หรือ เวียนเกิด (recursive) โดยใช้ตรรกะ (logic) และ/หรือ ในการเปรียบเทียบ (comparison) ในขั้นตอนต่างๆ จนกระทั่งเสร็จสิ้นการทำงาน ในการทำงานอย่างเดียวกัน เราอาจจะเลือกขั้นตอนวิธีที่ต่างกันเพื่อแก้ปัญหาได้ โดยที่ผลลัพธ์ที่ได้ในขั้นสุดท้ายจะออกมาเหมือนกันหรือไม่ก็ได้ และจะมีความแตกต่าง ที่จำนวนและชุดคำสั่งที่ใช้ต่างกันซึ่งส่งผลให้ เวลา (time) , และขนาดหน่วยความจำ (space) ที่ต้องการต่างกัน หรือเรียกได้อีกอย่างว่ามีความซับซ้อน (complexity) ต่างกัน

การเรียงข้อมูลในชีวิตประจำวัน

การเรียงลำดับข้อมูลเป็นกระบวนการทางตัวเลขที่สำคัญและต้องทำเป็นประจำในการประมวลผลข้อมูลต่างๆ เนื่องจากข้อมูลจำนวนมากในปัจจุบัน ต้องมีขั้นตอนวิธีอย่างมีระเบียบ เพื่อทำให้การตีความ การหาความสัมพันธ์ของข้อมูลต่าง ๆ กระทำได้ง่ายขึ้น การศึกษาขั้นตอนวิธีการเรียงลำดับข้อมูลซึ่งมีอยู่มากมายหลากหลายวิธีจึงเป็นเรื่องสำคัญ เพื่อให้เข้าใจแนวคิดและประสิทธิภาพการทำงาน รวมถึงจุดเด่นจุดด้อยของขั้นตอนวิธีดังกล่าว บทนี้นำเสนอวิธีการเรียงลำดับข้อมูลที่ควรรู้อัน ได้แก่ แบบเลือก แบบฟอง แบบแทรก แบบเชลล์ แบบฮีป แบบผสาน และแบบเร็ว

• • การเรียงลำดับแบบเลือก (selection sort)
  • การเรียงลำดับแบบฟอง (bubble sort)
  • การเรียงลำดับแบบแทรก (insertion sort)
  • การเรียงลำดับแบบเชลล์ (Shell sort)
  • การเรียงลำดับแบบฮีป (heap sort)
  • การเรียงลำดับแบบผสาน (merge sort)
  • การเรียงลำดับแบบเร็ว (quick sort)

เอกสาร

https://chai56.wixsite.com/mysite

https://chai56.wixsite.com/mysite

Learning and Development Specialist

We created Toptal to solve an extremely difficult, real-world problem: the talent shortage.
Learn more about us and how to join our core team today.
https://www.toptal.com/careers/learning-and-development-specialist


ผู้เชี่ยวชาญด้านการเรียนรู้และการพัฒนามักเน้นการออกแบบการเรียนการสอนการสร้างสื่อการเรียนรู้และการพัฒนาและให้คำปรึกษากับผู้เชี่ยวชาญเพื่อสนับสนุนการพัฒนาพนักงาน ตำแหน่งนี้มักมีอยู่ภายใน บริษัท ที่สนใจในการเติบโตและการพัฒนาพนักงานอย่างต่อเนื่อง ผู้เชี่ยวชาญด้านการเรียนรู้และการพัฒนามักทำงานภายในทีมที่ช่วยให้พนักงานมีโอกาสในการเรียนรู้และช่วยสนับสนุนการแก้ปัญหาเพื่อบรรลุเป้าหมายทางธุรกิจ นอกจากนี้ยังให้ความสำคัญกับการเสริมสร้างความรู้ความสามารถของพนักงานทุกคนตลอดจนคู่ค้าที่มีศักยภาพ บุคคลนี้มักใช้การเรียนรู้โดยเจตนาเพื่อพัฒนาออกแบบและใช้โซลูชันการเรียนรู้ทั้งหมด

ผู้เชี่ยวชาญด้านการเรียนรู้และการพัฒนาควรเป็นผู้นำการทำงานร่วมกันกับผู้คนและมีความสนใจในการพัฒนาวิชาชีพของเพื่อนร่วมงาน ทักษะการคิดวิจารณญาณมีความสำคัญเนื่องจากผู้เชี่ยวชาญด้านการเรียนรู้และการพัฒนาจะต้องสามารถระบุแนวทางปฏิบัติร่วมกันและแนวทางแก้ไขที่เหมาะสมได้ บุคคลนี้ต้องสามารถใช้เทคนิคการเรียนรู้ที่ได้รับการพิสูจน์แล้วและพัฒนาระบบที่เหมาะสมกับความต้องการเฉพาะของ บริษัท

ตำแหน่งนี้โดยปกติจะต้องมีการศึกษาระดับปริญญาตรีสาขาที่เกี่ยวข้องรวมทั้งมีประสบการณ์ในการพัฒนาด้านการเรียนรู้หรือการออกแบบการเรียนการสอน ผู้เชี่ยวชาญด้านการเรียนรู้และการพัฒนามักทำงานเต็มเวลาในที่ทำงานและอาจจำเป็นต้องเดินทาง (Copyright 2017 PayScale.com https://www.payscale.com/research/US/Job=Learning_and_Development_Specialist/Salary)

8 Reasons Some People Don’t Like You (And How to Change It)

1. คุณพยายามทำให้ทุกคนประทับใจ(YOU TRY TO IMPRESS EVERYONE)
2. คูณฉลาด (YOU’RE SMART)
3. คุณเป็น "คนรู้ทุกอย่าง" (YOU’RE A “KNOW-IT-ALL”)
4. คุณเป็นคนชอบนินทา (YOU’RE A GOSSIP)
5. คุณเป็นคนควบคุม (YOU’RE CONTROLLING)
6. คุณไม่ฟัง (YOU DON’T LISTEN)
7. คุณไม่คิดก่อนจะพูด(YOU DON’T THINK BEFORE SPEAKING)
8. คุณพยายามมากเกินไป (YOU TRY TOO HARD)

ที่มาฉบับเต็ม : https://www.powerofpositivity.com/reasons-people-dont-like-you-how-to-change/

Astronomy 101 - Big Numbers

โดย Nick Greene
อัปเดตเมื่อ 02 มีนาคม 2017
จักรวาลของเรามีขนาดใหญ่ ใหญ่กว่าที่เราจะสามารถจินตนาการได้ ในความเป็นจริงระบบสุริยะของเราอยู่นอกเหนือความเข้าใจของพวกเราส่วนใหญ่ในการมองเห็นภาพได้อย่างแท้จริงในสายตาความรู้สึกของเรา ระบบการวัดที่เราใช้ยังไม่สามารถวัดตัวเลขขนาดใหญ่อย่างแท้จริงที่เกี่ยวข้องในการวัดขนาดของจักรวาล ระยะทางที่เกี่ยวข้องและมวลและขนาดของวัตถุที่มีอยู่ อย่างไรก็ตามมีทางลัดเพื่อทำความเข้าใจกับตัวเลขเหล่านี้โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับระยะทาง


ลองดูที่หน่วยการวัดที่ช่วยให้ความใหญ่โตในมุมมองของจักรวาล

ระยะทางในระบบสุริยจักรวาล
บางทีความเชื่อเดิมของเราเกี่ยวกับโลกว่าเป็นศูนย์กลางของจักรวาล หน่วยวัดแรกของเราตั้งอยู่บนระยะทางโลกของเรากับดวงอาทิตย์ เราห่างจากดวงอาทิตย์ประมาณ 149 ล้านไมล์ แต่ง่ายมากที่จะบอกว่าเราเป็นหน่วยดาราศาสตร์ (AU) หนึ่งหน่วย ในระบบสุริยะของเราระยะทางจากดวงอาทิตย์ถึงดาวเคราะห์ดวงอื่น ๆ สามารถวัดได้ในหน่วยดาราศาสตร์เช่นกัน ตัวอย่างเช่นดาวพฤหัสบดีอยู่ห่างจากโลกประมาณ 5.2 AU ดาวพลูโตอยู่ห่างจากดวงอาทิตย์ประมาณ 30 AU "ขอบ" ด้านนอกของระบบสุริยะอยู่ที่ขอบเขตที่อิทธิพลของดวงอาทิตย์อยู่ตรงกลางระหว่างดวงดาว อยู่ห่างประมาณ 50 AU ห่างจากเราประมาณ 7.5 พันล้านกิโลเมตร

ระยะทาง
AU ทำงานได้ดีภายในระบบสุริยะของเราเอง แต่เมื่อเราเริ่มมองไปที่วัตถุที่อยู่นอกอิทธิพลของดวงอาทิตย์ระยะทางจะยากมากในการจัดการทั้งจำนวนและหน่วย

นั่นเป็นเหตุผลที่เราสร้างหน่วยวัดขึ้นอยู่กับระยะทางที่แสงเดินทางในปี เราเรียกหน่วยเหล่านี้ว่า "ปีแสง" แน่นอน ปีแสงเป็น 9 ล้านล้านกิโลเมตร (6 ล้านล้านไมล์)

ดาวฤกษ์ที่ใกล้ที่สุดกับระบบสุริยะของเราเป็นระบบดาวฤกษ์สามดวงที่เรียกว่า Alpha Centauri ซึ่งประกอบด้วย Alpha Centauri, Rigil Kentaurus และ Proxima Centauri ซึ่งใกล้เคียงกัน


Alpha Centauri อยู่ห่างจากโลกประมาณ 4.3 ปีแสง

ถ้าเราต้องการที่จะก้าวไปไกลกว่า "ละแวกใกล้เคียง" ของเรากาแล็กซีเกลียวใกล้เคียงที่สุดคือ Andromeda เมื่อประมาณ 2.5 ล้านปีแสงเป็นวัตถุที่ห่างไกลที่สุดที่เราสามารถมองเห็นได้โดยไม่ต้องใช้กล้องโทรทรรศน์ มีกาแลคซีไม่สม่ำเสมอสองแห่งที่เรียกว่ามีเมฆแมคเจลแลนขนาดใหญ่และเล็ก พวกเขาอยู่ที่ 158,000 และ 200,000 ปีแสงตามลำดับ

ระยะทาง 2.5 ล้านปีแสงมีขนาดใหญ่มาก แต่เพียงแค่ลดลงในถังเมื่อเทียบกับขนาดของจักรวาลของเรา ในการวัดระยะทางที่กว้างขึ้นพาร์เซก (parallax second) ถูกคิดค้นขึ้น พาร์เซกต์ประมาณ 3.258 ปีแสง นอกจากพาร์เซกระยะทางที่ใหญ่ขึ้นจะวัดเป็น kiloparsecs (thousand parsecs) และ megaparsecs (million parsecs)

อีกวิธีหนึ่งเพื่อแสดงจำนวนมากเป็นสิ่งที่เรียกว่าสัญกรณ์ทางวิทยาศาสตร์ ระบบนี้มีพื้นฐานอยู่บนเลขสิบและเขียนเป็นแบบนี้ 1 × 101 จำนวนนี้เท่ากับ 10 ตัวเล็ก 1 ซึ่งอยู่ทางด้านขวาของ 10 แสดงจำนวนครั้งที่ 10 ใช้เป็นตัวคูณ ในกรณีนี้ครั้งดังนั้นจำนวนเท่ากับ 10 ดังนั้น 1 × 102 จะเหมือนกันกับ 1 × (10 × 10) หรือ 100 วิธีง่ายๆในการคิดตัวเลขเลขที่ทางวิทยาศาสตร์คือการเพิ่มจำนวนศูนย์เดียวกันที่ สิ้นเป็นจำนวนน้อยที่ด้านขวาของ 10

ดังนั้น 1 × 105 จะเป็น 100,000 ตัวเลขขนาดเล็กสามารถเขียนด้วยวิธีนี้เช่นกันโดยใช้พลังงานเชิงลบ (จำนวนทางด้านขวาของ 10) ในกรณีนี้จำนวนจะบอกจำนวนที่ย้ายจุดทศนิยมไปทางซ้าย ตัวอย่าง: 2 × 10-2 เท่ากับ 0. 02

https://www.thoughtco.com/astronomical-numbers-3071084

จักรวาลวิทยา Cosmology

ความเข้าใจของเราเกี่ยวกับจักรวาลได้ดีขึ้นมากขึ้นในช่วงหลายปีที่ผ่านมาเนื่องจากความก้าวหน้าในทฤษฎีการคำนวณและการสังเกตการณ์ ตัวอย่างเช่นเราได้โต้เถียงกันเกี่ยวกับว่ายุคของจักรวาลของเรามีระยะเวลา 10 หรือ 20 พันล้านปีไม่ว่าจะเป็น 13.7 หรือ 13.8 ยังมีการปรับปรุงการวัดต่อไปและไม่มีความไม่เพียงพอของคำถามเร่งด่วนในการจัดการแก้ปัญหา

ลักษณะของข้อมูลและพลังงานมืด(dark energy) ที่เป็น 96% ของความหนาแน่นของจักรวาล?

สิ่งที่เราสามารถพูดเกี่ยวกับต้นกำเนิดที่ดีที่สุดและความเป็นไปของจักรวาลของเรา?


เอกภพที่เราสังเกตได้คือพื้นที่ทรงกลมซึ่งแสงมีเวลาถึงเราในช่วง 14 พันล้านปีนับตั้งแต่บิ๊กแบงค์ของเรา ดาวเทียม WMAP ได้ทำการถ่ายภาพพลาสมาร้อนที่อยู่บริเวณขอบของบริเวณนี้

ความพยายามหลายอย่างในการจัดการกับปัญหาดังกล่าวกำลังดำเนินอยู่ที่ MKI นำโดย Edmund Bertschinger, Enectali (Tali) Figueroa-Feliciano Jacqueline Hewitt และ Max Tegmark การพัฒนาเครื่องมือการทดลองการวิเคราะห์และการคำนวณเพื่อเพิ่มความเข้าใจเกี่ยวกับแรงโน้มถ่วงและจักรวาลวิทยา หัวข้อการวิจัยหลักของเราประกอบด้วย:

• Dark matter: experimental direct detection, improving our understanding of how it clusters to form galaxies and larger structures, investigating its detectability in the cosmos and laboratory
• Dark energy: phenomenology of theories of dark energy and their cosmological tests
• Cosmic origins: exploring and testing models of cosmological inflation
• Cosmic first-light: probing the epoch of cosmic dawn using novel radio telescopes
• Testing general relativity, especially in cosmology
• Developing consistent modified gravity theories and developing observational tests of them
• Other topics in theoretical physics and cosmology, e.g. cosmological perturbation theory, scalar fields and neutrinos in cosmology, parallel computation

http://space.mit.edu/research/cosmology