掃き出し法を用いた解き方がどうしてもわかりません。 途中式も含めて教えていただけませんか？

(1) 2x+y-2=-1 3x +2y+z=-5 2x + 3y - 5z = 4

生物の問題です。間違えてる所をなおしてくれませんか、、😭

2 細胞間隙とは、細胞と細胞の間(隙間)で、細胞同士ま たは細胞が細胞外の物質に付着する場である。 ( ) 3 白血球の遊走、 血小板凝集やリンパ球の抗原認識の際に は、細胞接着分子が関係する。 ( ) 4 細胞接着分子は、いずれも膜貫通型タンパク質で、アン カー分子を介して細胞骨格タンパク質と結合しているものが 多い。( ) 5 インテグリンファミリーは、細胞外領域にCa²+結合部 位を含む繰返し配列をもち,同じ分子同士で結合する。 ( ) 6 セレクチンファミリーは、 a鎖とβ鎖から成るヘテロ二量 体であり、多様なα鎖およびβ鎖の組合わせにより結合する分 子が変化する。( ) 7 免疫グロブリンスーパーファミリーは、 ジスルフィド結 合により形成されるループ構造のドメインを分子内に一つ以 上含み、免疫における異物の認識などに関与する。 ) ( 8 カドヘリンファミリーは、 糖鎖に結合するレクチンドメ インを分子内にもち、 接着する相手の細胞膜糖タンパク質や 糖脂質に結合する。( ) 9 消化管や気道などの管腔は、相互に連結した線維芽細胞 に覆われ、細胞間には特徴的な接着装置が存在する。 ( 10 低分子物質やイオンは、 上皮細胞間の密着結合 (タイト ジャンクション) を経由して細胞間を移動する。( ) 11 半接着斑(ヘミデスモソーム) は、 上皮細胞間を連結す る接着装置であり、 インテグリンファミリーの細胞接着分子 が働いている。 ( ) 12 組織中において細胞と細胞の間隙を満たす物質の集合体 を細胞外マトリックスとよぶ。 ( ) 13 細胞外マトリックスを構成する部分には、エラスチンや フィブロネクチンなどの線維成分とプロテオグリカンやコラ ーゲンなどの非線維成分とがある。 ( ) 14 細胞外マトリックスは、 組織の支持、 衝撃の吸収、 弾性 の維持など物理的役割を来たすが､ 細胞増殖や分化には無関 係である。( ) 15 ラミニンは、2本のポリペプチド鎖か十字架のように会 合した構造を取り、 基底膜の主成分で、細胞の基底膜への結 合や移動に関与する。( )

？ルートの整理の仕方 数的推理の図形の折り返しの問題です。 流れは理解できたのですが 解説の∴以降が、 どのように整理して2a=3bとなるのかがわかりません。 因数分解をして共通部分を消去したり 右辺のルート前の3をルートの中に戻したりして 計算してみたのですが、 ルー... Read More

No.14 図のような長方形ABCD がある。 い ま, AP を折り目として, 点Bが辺CD 上の三等 分点Eに重なるように折り返した。 BP : PC は いくらか。 3 4 12:1 23:1 2:10MOS A D 3:2 4:3 55:3 1:04 B E P C 解説 BP = α, PC = 6 とする。 PE=PB=αだから, △PCE において, CE=√²-62 DE=2√²-62, AD = a +6 だから, △ADE において, AE=√AD2+DE²=√5a²+2ab-362 一方,AB=DE+EC=3√d²-62 ‥. √5a²+2ab-362=3√²-b2 これを整理すると, 2a=3b a:b=3:2 [正答 3] .

下の方の青で囲ったところは、なぜxで表さずyとしているのですか？

■重積分...積分領域が変数に依存する場合 ○ 右図1のような立体 [分かりやすくするために階段 状に表示しているが, 実際は滑らかな局面で囲まれて いるものとする] の体積 (縦棒の体積の総和)は,面 積要素 ds=dxdy に高さz=f(x,y) を掛けて得られる体積 要素 dV=f(x,y)ds=f(x,y)dxdy の総和として, 定義域D上の重積分 JSpf(x,y)dxdy で求めることができます. of(x,y) が連続関数で,各変数の定義域が α≦x≦b, asysであるとき､この重積分は cb [ { [ f(x, y)dx } dy ...(1) a [ { [ f(x, y)dy } dx...(2) のように, 1変数の積分の繰り返しによって行うこと ができます. (1) は右図2のように, まず変数yを固定して,各々 のyについて,xで積分し(図で示した壁の面積S(y) を求めて),次にy の関数として表されたその面積を y で積分することによって体積を求めることに対応し ています｡ (2)は図3のように,初めに x を固定してyで積分 し, 図で示した壁の面積S(x) を求めて、次にxで積分 するものです。 -1 ○変数の定義域が 0≦x≦1,0≦y≦xのよ うに他の変数に依存しているときは T! { [ f(x, y)dy } dx 0 または 0≦ysl, exslとして L' { [' f(x, y)dx } dy または D のように計算できます。 一般に,図4 (その平面図が図5) のように積分領 域Dの境界線が長方形でなく, 変数x,yの値に依存し ている場合 図2 図3 図4 図5 図6 B y 88 a S(x) b(v) a(y) 領域D B(X) _s(y) y b(y) X

質問です(至急 情報の計算の分野です。 講義を繰り返し見ましたが、訳がわかりません。、 計算方法を教えていただけると嬉しいです

問1: 計算機性能が向上し, 1秒間に100,000,000 (10の8乗)回パスワードがあっているかどうかの検証がで きる攻撃者がいたとする. パスワードとして、 英字 (大小区別) + 数字 + 記号 34文字を使い10桁にす る場合、平均何年で攻撃に成功するかを回答せよ. 問2: パスワードとして、 英字 (大小区別) + 数字 + 記号34文字を使い10桁にする場合, 平均1日で攻撃が 可能になるためには, 1秒間に何回のパスワードの検証ができるようになればよいかを回答せよ. 問3: 問2の検証能力を持つ攻撃者に対して, パスワードを2桁増やす場合 (つまり, 英字 (大小区別) + 数字 + 記号 34文字を使い12桁にする場合), 何年で攻撃に成功するかを回答せよ. 問1、問2、問3の回答は manaba 上のフォームに入力すること. 数値だけでなく、考え方, 計算式も 示すこと. 2022-06-03 08:40 2022-06-10 18:00 ポートフォリオに追加 / 提出者本人と教員のみ閲覧 コメント可 (個別指導 ) ● 再提出を許可する

ここの空欄を埋めて解説をつけて欲しいです！ 本当にわからないので教えてください🙇‍♀️🙏🙏🙏

Hibarigaoka 67th 生物基礎 No. Date Title 第2章 遺伝子とその働き Subtitle メンデルの法則 教科書p.57 アサガオには赤花の品種と白花の品種があることが知られています。 代々赤い花をつける品種と代々白い花をつける品種を掛け合わせた雑種第一代 F1 は, 赤色になりました。 このことは赤花の形質が ( ) であることを示します。 この雑種第一代 F1 を自家受精して雑種第二代 F2 を得ました。 遺伝子型での分離比は, 優性ホモ: ヘテロ: 劣性ホモ= ( 表現型では、赤花と白花が ( )( )に分離しました。 ) % となります。 純系の割合は( 雑種第二代 F2 を自家受精して雑種第三代 F3 を得ました。 遺伝子型での分離比は, 優性ホモ: ヘテロ: 劣性ホモ= ( 表現型では、赤花と白花が ( )( )に分離しました。 ) % となります。 純系の割合は ( 雑種第三代 F3 を自家受精して雑種第四代F4 を得ました。 遺伝子型での分離比は, 優性ホモ: ヘテロ: 劣性ホモ= ( 表現型では、赤花と白花が ( )( )に分離しました。 ) %となります。 純系の割合は 自家受精を繰り返し, 雑種第n代Fを得ました。 遺伝子型での分離比は, 優性ホモ: ヘテロ: 劣性ホモ= ( ): ( 表現型では、赤花と白花が ( ) % となります。 純系の割合は ( に分離しました。 となります。 となります。 となります。 )となります。

線形代数の階段行列の問題です。どう行変形すればいいのかわかりません。

問題 11. 5 7 16 12 1 1 2 -1 -3 -4 −11 5 に行変形を繰り返し行い、 階段行列にせよ。

青チャートのやり方についてです 自分高二生では青茶の数ⅠAと数２Ｂを持っていて数ⅠAはほぼ一周してます。これから青茶は例題だけをズラーと2Bで一周して、また1Aに戻り、例題だけ一周して２Ｂに戻るを繰り返して力をつけようと思ってます。このやり方はあっているんでしょうか？ 1週... Read More

問 R^2上に原点を通るふたつの直線L1,L2がある。L1に関する折り返しとL2に関する折り返しの合成は、原点を中心とした回転になる。このことを線形変換の行列表示を使って示せ。 という問題です。大学の初回課題なんですがチンプンカンプンです、考え方など分からないので途中式な... Read More

(4)の式と(5)の式の説明を分かりやすく教えて頂けませんか？

第2章 確 家 12 5. 理(3) として採用されている. 以上の定理は確率測度 P が与えられていればどんな型の標本空間にも適 できる。もちろん, これらの定理が使えるためには, 右辺の確率の値がわか。 ていなければならない. 前に指摘したように, 標本空間が有限個の点だけをる むときは,この種の事象の確率の計算はとくに簡単になるので,いま議論をこ のような標本空間に限定することにする。 有限標本空間に対する事象 A の確率を求める際の第一歩は,標本点の各人 に確率を割り当てることである. これらの確率は, 確率の公理のはじめの2つ を満たすように割り当てねばならない。 すなわち,これらの確率はすべて非色 の数で,その和が1となるようなものでなければならない. 確率モデルが予測 に有効であるためには, 特定の標本点に割り当てる確率が,実験を多数回繰り 返したとするときその標本点が得られると期待される回数の割合と一致する上 うなものでなければならない. このような割り当ての可能性はわれわれの経験 や外部の情報,対称性に関する考察, またはこれらを一緒にしたものに基づく であろう.それゆえ,サイコロを転がした経験があってもなくても,図2の標 本空間の各標本点には1/36 の確率を割り当てることが現実的なのである。 標本点の総数を n とし, 各標本点に割り当てた確率を p1, P2, る。各標本点は1つの可能な結果を表わすから, それらは1つの事象である。 この種の事象を単一事象という. これらの事象を e1, @2, *… …, en で表わす. 明 らかにこれらは排反な事象である.さて, いかなる事象 Aも標本点の集合で あるから,Aはそれに対応している単一事象の和である.ゆえに, 公理 (3) に よって次の式が得られる。 2 *……, Pn とす n だすこと P(A} =2 P{e} =M p. と思た k UA ここで和は Aに含まれるすべての標本点についての和である.宝共具(3) 偶然をともなうゲームの多くは, 初期の確率論発展のための原動力であっ た。これらゲームの標本空間は有限個の標本点から成り,すべての標本点には 同じ確率が割り当てられている. これはたとえば,クラップ* とよばれるゲー ム(その標本空間は図2で与えられている)の場合にもいえることである. これ らの標本点の各々には確率1/36 が割り当てられる. n を標本点の総数とし, J(A) を集合 Aの中の標本点の個数とすれば, いまの場合はすべてのi=1, A A 2個のサイコロを用いて行なう 孫の取1