1. การสอบวัดคุณสมบัติสําหรับหลักสูตรดุษฎีบัณฑิต (Qualifying Examination)
• เปนการสอบวัดความรูพื้นฐาน ทักษะเชิงวิเคราะห และศักยภาพของนิสิตในการทํางานวิจัยโดยอิสระเพื่อแสดงถึง
ศักยภาพและความพรอมของนิสิตที่จะศึกษาในระดับปริญญาดุษฎีบัณฑิต
• การสอบวัดคุณสมบัติมีการจัดสอบปการศึกษาละ 2 ครั้ง โดยการสอบจะมีขึ้นในชวง 1-2 สัปดาหกอนการสอบปลาย
ภาค นิสิตตองแสดงความจํานงในการขอสอบภายใน สัปดาหแรกของภาคการศึกษาที่จะสอบวัดคุณสมบัติ
• นิสิตจะสามารถเขาสอบวัดคุณสมบัติไดก็ตอเมื่อไดรับความเห็นชอบจากคณะกรรมการบริหารหลักสูตร และได
ลงทะเบียนรายวิชาการสอบวัดคุณสมบัติในภาคการศึกษาที่จะสอบวัดคุณสมบัติ และเปนไปตามหลักเกณฑตอไปนี้
1. ผูที่เขาศึกษาดวยวุฒิปริญญาโท หรือวุฒปริญญาตรีที่มีผลการเรียนระดับเกียรตินิยมขึ้นไปสามารถลงทะเบียนสอบ
ิ
วัดคุณสมบัติไดต้งแตภาคการศึกษาแรกที่เขาศึกษา
ั
2. ผูที่เขาศึกษาดวยวุฒิปริญญาตรีท่มีผลการเรียนที่ต่ํากวาระดับเกียรตินิยม ตองลงทะเบียนเรียนรายวิชาในหลักสูตร
ี
ไมต่ํากวา 12 หนวยกิต และมีแตมเฉลี่ยสะสม 3.5 ขึ้นไปจึงจะลงทะเบียนสอบวัดคุณสมบัติได
• นิสิตตองสอบวัดคุณสมบัติและไดสัญลักษณ S ภายในกําหนดระยะเวลาดังตอไปนี้
1. นิสิตที่เขาศึกษาดวยวุฒิปริญญาโท ภายใน 3 ภาคการศึกษานับแตภาคการศึกษาแรกที่เขาศึกษา
2. นิสิตที่เขาศึกษาดวยวุฒิปริญญาตรี ภายใน 4 ภาคการศึกษานับแตภาคการศึกษาแรกที่เขาศึกษา
• ผูที่เขาสอบวัดคุณสมบัติแลว ผลปรากฏวา ไดสัญลักษณ U อาจจะลงทะเบียนสอบไดอีก 1 ครั้ง
• การสอบวัดคุณสมบัติเปนการสอบขอเขียนและอาจจะมีการสอบปากเปลาดวยก็ได
• นิสิตตองสอบผาน 3 รายวิชาโดยเลือกจากลุมของรายวิชาดังตอไปนี้
o ตองเลือกอยางนอย 2 รายวิชาในกลุมวิชาบังคับ (เนื้อหารายวิชาจะประกาศเปนรายป)
2301611 Applied Linear Algebra
2301624 Applied analysis
2301678 Scientific Computing
o กลุมวิชาบังคับเลือก (เนื้อหารายวิชาจะประกาศเปนรายป)
2301618 Combinatorial Theory
2301621 Real Analysis
2301641 Method of Applied Mathematics I
2301643 Introduction to Mathematical Fluid Dynamics
2301645 Linear Programming Theory
2301650 Partial Differential Equation I
2301653 Numerical Analysis I
2301655 System and Mathematical Control Theory I
2301674 Integer and Nonlinear Programming
2301675 Mathematical Modeling
2301676 Stochastic Models
2301677 Linear Network Optimization