問題2.28の解き方が分かりません。解く手順を教えて頂きたいです。

0 (2) (1) ¹ sgn(o) sgn(¹) = sgn(e) : よって sgn (7) = ±1 のとき sgn (™)=±1 (複号同順). 例 2.20. 置換o= 1 2 3 4 5 67 8 9 を互換の積に分解し, 偶置換か奇置換かを判定せよ。 7 6 8 21 4 93 5 (解答例). まず巡回置換の積に分解する。 1→7→9→5→1,26→4 → 2,3→8→3なので、 a = (38) (264) (1795) さらに互換に分解し, =(38) (24) (26) (15) (19) (17) よって sgn (r)=(-1)=1.つまり偶置換. 問題 2.27. 次の置換を互換の積に分解せよ。 また各々の置換の符号を求めよ。 (1) (1364) 1 2 3 4 5 6 7 (2) (1 2 5 3 4) (3) (2 4 6) (4) (5) 2 3 4 5 6 7 8 9 3 4 3 7 412 5 1 986572) n 文字の置換全体 (の集合) を Sm とかく. n 文字の置換 = (k 0= 1 2 www n k₁ k₂ は k1,..., km を決めれ ば一意的に定まるので, S, の元の個数はn個の順列の個数に等しく, n! である. 例えば3の場合, S3 = {e, (12), (13), (23) (123), (132) } の6(=3!) 個ある。 問題 2.28. ら の元をすべて求め, 偶置換と奇置換に分けよ.. 2.7 行列式 (テキスト 814) n個の置換を考える。 n次正方行列 A = (at) に対し、 第1行, 第2行,･･･ 第n 行の成分をそれぞれ異 なる列から1つずつとり、それらの積 41個(1) 2個 (2) ･One(n) をつくる、これに置換の符号sgn (o) をかけて和 But al 14 dot & toxx tt

どういうことでしょうか？？

閾値下の方が効果が高い? (Bornstein, D'Agostino, 1992) Przep 選好判断 記憶評定 LIKING RATING RECOGNITION RATING →→PHOTOGRAPHS, 6 MGL sginerwey PHOTOGRAPHS, 5MS POLYBONS, 6. MS POLYGONS.5 MS 7 PHOTOGRAPHS, 600 MS PHOTOGRAPHS, 500 MS POLYGONS, 500 MS POLYGONS, 500 MS (werpoo,O) 2 2 0 6 1 20 10 20 10 1 s STIMULUS EXPOSURE FREQUENCY STIMULUS EXPOSURE FREQUENCY Txa どっちが±?か sms -気づいてない 500ms-分づく 2

この文章の和訳を誰かしていただけないでしょうか😢 英語が苦手で、、、。よろしくお願いします！

19,20 Friday, Feb. 26, 2021 O French safety officials the 写真提供:ロイターアフ。 safety official 安全局合。 on Thursday gave green light to extend the lifetime of the FESSENHEI/ 35 eDF country's oldest nuclear power plants as it seeks to boost the share of renewable 再生可能エネ ルギー mix. renewables in its power の Nuclear energy currently provides nearly 70 10 French electricity, more than in OFrance, hoping to reduce that share to 50 percent by 2035 percent of any other country. obs91 910a8 ーa target pushed back from an earlier 2025 date the help of renewables, has been holding off from building with hold off 控える、見合わ せる new reactors. 15 The French nuclear safety authority(ASN) said the country's 32 plants with 900 megawatt capacity, built mostly in the 1980s, would be allowed to operate for another nuclear safety authority 原子力安全局 decade, taking their potential lifespan to 50 initially planned 40. 20 6 They will therefore not be decommissioned before the late years from the uohee) 活導大 2020s or even late 2030s, depending on their initial launch date. 6 The safety of French nuclear plants is checked every bse 01nla8 decade. s の ASN asked state-controlled electricity provider EDF, which EDF フランス電力 the country's nuclear plants, to undertake work to safeguard the stations' security. “The main target was to limit the consequences of accident, especially any serious accident involving the manages any necessary any meltdown of a reactor," ASN's deputy director-general Julien

流体力学の問題です。 連続の式の証明がわかりません。 まず流出する質量流量と流入する質量流量が違うとはどういう状況なのでしょうか？ 全くイメージがつきません。 ②の式の意味がわかりません。 なぜこの式になるのかわかりません ④はどのように出されているのでしょうか？ ... Read More

Date o4 4 Sv + oe 1 検査体頼 B pudg put (nole A フェ 0 ABを通過する puoy1 し CD 面が流まする要要流要が流入る壁業法量と異なるとすると 流:する愛量流量は puto(pa}og、1にpuoyt )x04 2) x 同に Bし面がらも考えると。 Pnta(ow)}ox1 = Puort so262 d(Pn) 046x fe ス方向,および2方向についてっ流する願量流要が流入した整登流量 よりも少ないと検直体続内に流体の管要が考緒されなければならない。 この受は次式て求めとれる。 JUPa) pasgtProx fpato(pM}0gfoutopa)ox=ーの204+y0z-@ この量はk2分の位をもつ。この素機された単位時間あたりの築量は と交式となる。 -67 Je そのxo4-1 t したがって次式となる 3e0xot Jル >し 3 -0 d(Pe)6x04t 2Ph) KOKUYO LOOSE-LEAF ノー836B 6mmruled×36 lines

矢印のところを計算したら256が出ました。 だけど単位はkg（256kg/mol） 矢印の下の方はkgからgに変えている。 そして答えは256g/mol 私の計算方法が間違っているのか聞きたいです

したがって、水の沸点100℃よりも0.17℃高くなるので, この水溶液の (2) 破黄のモル質量を M[g/mol]とすると, 0.32gの硫黄を25gの二 30g 180g/mol 00/1000kg -0.333mol/kK したがって、神点上昇度tは、 dt=km から, Jr=Am=0.52K·kg/mol×0.333mol/kg3D0.173K 神点は100.17℃となる。 =m も度6,10m ol とす 破化炭素に溶かした溶液の質量モル濃度 m[mol/kg]は, 0.32g M (g/mol) 25/1000kg mo)x m= K10g/ この非 この溶液の沸点上昇度 At が0.115Kなので, At=km から, 0.32/M 25/1000 曲結 B Sが多 0.115K=2.3K·kg/mol× [mol/kg) M=256g/mol=2.6×10°g/mol 補足 二硫化炭素に溶けた硫黄の分子量が256 なので,硫黄分子中に 硫黄原子S(原子量32)は 256/32=8個含まれている。すなわち, Sg に なっていることがわかる®。 よが 231 凝田占修下

至急❗️❗️答えがR1212=r二乗cos二乗u1になりません。どこが違うのでしょうか？（球面の第二基本量）

2P 2P Puz e 22 2P fan = tm hoe - hos 2ur aue inur Siake cos cecesuz Sinun simu 2 hu ーFcosurcosu,c05ursimus, ード Sind, cosuirosa2ードタ1au,rosu Sin ve) ax 5 -トトosuicosuz rosu, Sin 4 ヒこaon Fosu, cesu2,-cosuisinuZ ーレsinu ィ-Sinartosug-かialytsina) くカレsのSa)てSoSa)-)x ーSnc,ブ1-c0osar cosuz r-c0 su, sin Clz ,- Sin a,) Sinui ) - Mrcosu13inurSigle-rcosuisinlle Sinazi ├sinu,cosuecese,ート Sinls Fcosaicosu25iaae-とco子u」 Sinue cesue (0,0 f hrz=(-トcosu1coshz iとlos4i5inlz ),e-rosuomerost,Sinse 一ng) osue-fosaisin 42 トsinue Sinazc0su」. -ト 9ihut coshisinez 9inu cosu iosar ート んは1rらinuisinuzirsinay cos42,0 (ー (r sin'uicosuと (0Suicosue,-cosuiSinds. -Sinur) ーrinuicosui ーCOSuiSnds f rsinuiSinuz

どうしてもこここわからないです。 教えてください。 情報の問題なんですが数学の問題に近いです。

あるn元1次連立方程式を ガウス·ザイデル法により解く場 合,k行目(1<k<n)の変数xkの i回目 の反復処理の漸化式は図の式よう に与えられる。漸化式のD~6に 問5 10 ポイント 入る正しい添え字の組合せを選択 しなさい。但し,図の式と回答のフ ォントは同じ種類のものとして考 えること、* n bo-2a - 2 の >,akX l=1 l=3 *変数の下付き添え字は方程式の行番号,上付き添え字は反復処理の回数の意味。 *添え字付きのa, blはそれぞれ変数×の係数,6定数。 Ok-12k3k+1@i+15 k-1k-1 Ok2k314i6k-1k-1 Ok2k+13k-1@i+16k+1k+1 Ok2k-13k+14i-1⑤kk Ok+12k-13k-14i-15kk

誰か教えてくださいお願いします🤲 情報のプラグラムの問題です。 画像の3枚目は2枚目の解答です。

問1 次の手順は方程式f(x)=0の 根を反復法によって求めるアルゴ リズムを箇条書にしたものであ る。方程式f(x)をx=g(x)の不動点方 程式に変形したとして,次の Step.3~5におけるD~6の記述の 正しい組み合わせを選択しなさい。 ただし,eは収束判定に用いる小さ い正数とする。* 10 ポイント Step.l 初期値 xold を適当に決める。 Step.2 xnew = g(xold)を計算する。 Step.3 0 eのとき 2へ Step.4 3として④へ Step.5 近似値⑤を根とする。 OIxold xnew|<2 Step.5 3 xold = xnew 4) Step.2 5 xold O|xold + xnew|> 2 Step.53 xnew=xold ④ Step.2 5 xold OIxold xnew|> 2 Step.1 3 xold = xnew 4 Step.1 5 xold O|xold + xnew|<(2 Step.2 3 xnew = xold 4 Step.2 (5) xnew O1xold xnew |<2 Step.2 3 xold xnew 4) Step.3 (5) xnew

回答が分からないのでお願いします！

LES7S oN * Where Is A Drugstore? ※ 次の会話はアメリカを訪れている知子が, ★の地点で警察官に薬局 (drugstore) へ行く道を尋 ねているところです。 地図を参考にして下の問いに答えなさい。 次 ラ nibees sull ot POST OFFICE ansgeb s orde al £ High Street 100b lart deego f'ood 3de PARK PARK A mol! She humed pale so tcar the ny Green Street BOOK GAS BANK STORE STATION dw| 8 sd 1aurm o' DRUGSTORE 6 1gusb rd sbam er2 Tomoko :Excuse me, can you tell me the way to ① 19Valo drugstore? and you'll see a post office. Turn left there and Walk two blocks along the Park Stree. Then you'll see a bank. Police officer: Sure. ② 3 Tomoko : And then? Police officer: Walk ④ front of the bank, turn right, and go along the Green Street. You'1l find a gas station anda bookstore on the ⑤ side of the Street. There is a small road ⑥ the two buildings. The Wis drugstore is at the end of the road. wpund hogme Tomoko :Thank you very much. A 会話の②~6にあてはまる語句をア~カから選びなさい。 (ただし文頭にくる語も小文字で示し てあります) ウ、go along the High Street カ、you'll see an elementary school ア. across the Green Street イ. left エ, between オ、among ( レみ 2) B Oに入る「最も近い」の意味の英語を書きなさい。 Primer |ELEMENTARY 100H2S Park Street

統計学の偏相関係数について自分の解釈があっているかの確認をしたいのですが、 こればかりは自力ではできないので確認をお願いしたいです。 (画像は参考にした教科書の内容です。ファイルサイズの問題で必要な情報をすべては載せられませんが一応貼ります。) この教科書の内容は ある人... Read More

Gのデータに対して、yおよびxを戦りの像数から下引する次のような る8,備相関係数 のデータに対して,yおよびえを吸りの象数から下刊する次のような S くうか考えられ,それらの影響も限形的であれば、上の1次式のモデルの愛 SyS」 (間題A1.6)。 親がふえるこになる。また,もしこれらの変のうち採力国)が2次関数的 に移響する可能性がある場合には、当のほかにx=という4満日の変数 を予デルに加えておけば、 2次開数的な影響も上のような線格デルにより 分析ることができる。 コーつの重国帰をデルを考える。 -ッ pe ただし、 Sy S Sy S エ-dx p+る。 -のとき、最小2堀法によって求めた重回帰式は次のょうになる。 S, S1 S12 S,p いま去6のように1つの目的変数とp個の説明変数光認を に n個のデータ(数値)が与えられたとしよう. S1y S Sg Sp S= たたし。 表6 重回帰分析の場合のアータ 22 1 帰分析法 S S 日的変哉 明 数 S Sp Sp"Sp S. S 81式のいかをyおよびからあ,為,Xoの回帰が消去されたときの 偏相関係数(partial correlation coefficient)という。 テータ号 そしてS,は行列式Sの1行」列の余因了(行」列の要素を取り除いて作。 Sは式のSの2行2列2)余国子からさらに1行1列の余因子をと 1 『1 『1 T」 ったもの。 S はSの2行2列の余囚子からさらに1行+1引の余因子をと 2 エ以 た行列式に(一1}* をかけたもの)。 | 式からわかるように00式で小される偏相関係数は(a,る,…,ズ)の影響 を除いたyととの相関係数と考えることができる。同様にしてyとxj- っかもめ。 1,2,p)の間の偏相関係数を定識することができる。 また。式に小す行列式Sとその余因子を用いると、ル は次のよう! S , S. も同様に考える。 エ J= (-arュー+) , =(ddエ み) も書ける。(町E A1.7)。 Sie VS」Sa 51と同様にズ,海。, y からyの値を子測するとき、,た。, とりの 関係を示す一つの数式モデルを設定しなければならない、この数式モデル(予 第1式)を11のように与える,必は- , -…, e だけでは説明しきれない部 分の予測誤差を表す。 『122.p=ー こおくとき、変数とpの単相相関係数は次のように書ける。 S Sa, Saは行列式Sの1行1列, 2行2列,1行2列の余因子 去8に示すデータで、yおよびから,石のの国帰が消去されした 5aト ただし、 『121 -ー -4十aエ,サ角約」十, +山i-6 この式を、線形重回帰モデル(linear multiple regression model} と呼ぶ中 * Sas Ss 例7。 ただ。 ときの偏相関係数()を求めよ。 [解] 例6の解答の中に示す行列式Sと式より 回滑の場合(x,平面上のヵ個の点の集まりドに直線をあてはめたが、重回帰 1、 ( , Spー -1 場合には(, , y)の(ゆ+1)次元空間での の点の集まりに対してき次 S』 VS」S。 元超平面 S--(-は)(カー)。 『yト23- -6.941×10° V6171×10×2.011×10 0.623 をあてはめ、それによって説明変数の他x,あ から目的変数の値 を予測する。このときの誤差は式から去?のように表される。