この問題の意味がわかりません…

子固定法 x,y,x+y≦2を同時に満たすx,yに対し, z=2zy+ax+4y の最大値を求めよ.ただし,aは負の定数とする。 逆手流使ってもやこしくなる (東京経済大,改題) 1文字固定法 例題 12 や 13 のときと違い,本間では2変数x、yの間には等式の関係はない. こういう本格的な2変数関数を扱うときの原則は, イコールの式じゃない とりあえず, 2変数のうちの1変数を固定してしまう (定数とする) という考え方である. 仮に,yが整数だとして本間を考えると,0,1,2の値を取る.そこで, y=0, 1, 2のそれぞれの場合について, æの1変数関数であるぇの最大値をそれぞれ Mo, M1,M2 とす ると,求める最大値は, Mo, M1, M2 のうちの最大のもの であることは明らかであろう.例えば,日本を3ブロックに分けたときのそれぞれの優勝者を Mo, M1, M2 とすると,日本一の者はこの3人の中にいるはず、ということである Mo, M1, M2 はいわばブロック予選の勝者で, そういう勝者を集めておこなった決勝戦の勝者こそが, 真のチャンピオンであるということである. 「とりあえず1文字を固定する」 というのは数学の重要な考え方の1つなので,きちんと身につけて おこう. 解答 y≧0, x+y≦2により, x≦2である。 よってxの範囲は, 0≦x≦2.......... ① とりあえずに固定すると, z=2ty+at+4y. これをyの1次関数と見て, ・・☆ z=(2t+4)y+at (0≦y≦2-t) 2t+4>0により, これは増加関数であるから, x を tに固定したときのzの最 大値は,y=2-tのときの (2t+4) (2-t)+at=-2t2+at+8 ・② である.ここで, tを動かす. すなわち、②をtの関数と見なす. ①により,tの 定義域は 0≦t≦2であり,この範囲では, α<0により②は減少関数であるから, t=0で最大値 8をとる. 以上により, 求める最大値は8である. ???? æを定数にする. (x を定数とす る) ②はブロック予選の優勝者 (たと ←えば 「x=1ブロック」の優勝者 はα+6である) 22, at はともに減少関数 (グ ラフを考えれば明らか ). 322 注 上の解答の流れをもう一度説明しよう. x0,y,x+y≦2を満たす点(x, y) は右図 網目部上にある. P(x, y) がこの網目部を動くと きのzの最大値を求めればよい. YA 2 2-t y=2-x とりあえずを固定 (右図ではx=t に固定) す ると,点Pは右図の太線分上を動く. このときの の最大値が②である。 図の太線分を,0≦t≦2で動 かせば、網目部全体を描くので,②を 0≦t≦2 で動 かしたときの最大値が求める値である. まとめると, 1°xtに固定, yの関数と見る. 2°y を動かして最大値を tで表す. 3°°の式を関数と見て、その最大値を求める. 14 演習題 (解答は p.60) 平面内の領域-1≦x1, -1sy≦1において 1-ax-by-axy 0 2 x x=t yが太線分上を動くとき,☆によ り はyの増加関数であるから, CO の最小値が正となるような定数a, b を座標とする点 (a, b) の範囲を図示せよ. y=2-tのとき最大となり, その 最大値が ② である. ( 東大文系) 1文字固定法の威力が分 かるはず. 47

この長文問題の答えと解説をお願いします。

15 語数: 398 語 出題校 法政大 5 We are already aware that our every move online is tracked and analyzed. But you 2-53 couldn't have known how much Facebook can learn about you from the smallest of social interactions - a 'like'*. (1) Researchers from the University of Cambridge designed (2) a simple machine-learning 2-54 system to predict Facebook users' personal information based solely on which pages they had liked. E "We were completely surprised by the accuracy of the predictions," says Michael 2-55 Kosinski, lead researcher of the project. Kosinski and colleagues built the system by scanning likes for a sample of 58,000 volunteers, and matching them up with other 10 profile details such as age, gender, and relationship status. They also matched up those likes with the results of personality and intelligence tests the volunteers had taken. The team then used their model to make predictions about other volunteers, based solely on their likes. The system can distinguish between the profiles of black and white Facebook users, 15 getting it right 95 percent of the time. It was also 90 percent accurate in separating males and females, Democrats and Republicans. Personality traits like openness and intelligence were also estimated based on likes, and were as accurate in some areas as a standard personality test designed for the task. Mixing what a user likes with many kinds of other data from their real-life activities could improve these predictions even more. 20 Voting records, utility bills and marriage records are already being added to Facebook's database, where they are easier to analyze. Facebook recently partnered with offline data companies, which all collect this kind of information. This move will allow even deeper insights into the behavior of the web users. 25 30 (3) - Sarah Downey, a lawyer and analyst with a privacy technology company, foresees insurers using the information gained by Facebook to help them identify risky customers, and perhaps charge them with higher fees. But there are potential benefits for users, too. Kosinski suggests that Facebook could end up as an online locker for your personal information, releasing your profiles at your command to help you with career planning. Downey says the research is the first solid example of the kinds of insights that can be made through Facebook. "This study is a great example of how the little things you do online show so much about you,” she says. "You might not remember liking things, " but Facebook remembers and (4) it all adds up.", * a 'like': フェイスブック上で個人の好みを表示する機能。 日本語版のフェイスブックでは「いいね!」 と表記される。 2-56 2-57 2-58 36

生物の問題です 答えだけでも大丈夫なので教えていただけると嬉しいです☺️

-活栓 着色液 副室 発芽種子 C(練習問題) フラスコ A または フラスコ B KOH ある植物の発芽種子をフラスコAとフラスコBに入れ、 フラスコA の副室には水酸化カリウム水溶液を、 フラスコ B の副室には水を入 れ、 着色液の移動距離からフラスコ内の気体の変化量を一定時間後に 測定した。 するとフラスコ Aでは着色液が左に10目盛り移動し、 フラスコBでは左に2目盛り移動した。 出 (1) フラスコA、Bの気体の減少量はそれぞれ何を示すか、 簡潔に説明せよ。 実験に用いた発芽種子の呼吸商を求めよ。 水溶液 または水 (3) (2) の呼吸商から、この植物の発芽種子の主な呼吸基質は何と考えられるか。 ① (

この問題の図の黒い線と点線はなんですか。また速さの求め方も意味不明です

| 30 40 グラフの - 10m/s 瞬間の -120 テストによく出る問題を解こう! [xtグラフ, otグラフ] 物体が直線上を運動している。この物体の運動が右 x[m] 図のように表されるとき, 以下の問いに答えよ。 た 300 -0 220円 Ds ま 線運 れる てか に (1) 時刻 20s における速さは何m/sか。 だし、図内の点線は時刻 35s における接線である。 200 120 100 間 答 別冊 p.2 0 10 20 30 40t(s) [L 図 口 図の (1) (2)時刻 35s における速さは何m/sか。 (3)物体が運動を始めてから止まるまでのv-tグラフ を描け。 ただし, 時刻 Os から10sまでと, 時刻 30s から 40s までは等加速度直線運動である。 10 v [m/s] 3/0 10 20 30 -t 〔s〕 40 (4) 物体が運動を始めてから止まるまでの平均の速さは何m/sか。 ヒント (2) xt グラフの接線の傾きが瞬間の速さを表す。 2 [等加速度直線運動]必修 合 am1.0 31.0 静止していた物体が,加速度 2.0m/s2で等加速度直線運動を始めた。 以下の問いに答えよ。 (1) 運動を始めてから4.0s 後の速さは何m/sか。 (2) 動き始めてから4.0s間で移動した距離は何mか。 JT ( 6 1編 運動とエネルギー HO

漢文の「師説」についての質問です。 20.21.22の意味がよく分かりません。 20の訳にある「師の本来の正しい在り方」というのは、師につくことは恥ずかしいことではないよーということですか？ また、21の知恵とはなんの事ですか？

不老 其師 反 君巫師 はヅルニ 賢襄聖不子医道官木 老人 能鄙楽之盛 及用無及 ヲ 師不 不則チ 孔郯常可今百復 復近 子子師怪其工可 諛 ム フニ 23 孔 之萇也智之知 鳴 120 子徒弘乃 人矣呼 な ・あ は 5 ハク 24 意外なことに

⑷どなたか教えてください。 答えはア カです

8.遺伝子の本体について調べるための、 次の実験についての説明を読み, あとの問い 大腸菌に感染するバクテリオファージは,タンパク質からなる殻と, 頭部の中に含まれる DNA からなる。 感染時には, DNAだけが大腸菌の中に侵入し, タンパク質の殻は大腸菌の表面に残ることが知られている。 は、 このバクテリオファージを用いて、以下のような実験を行った。 なお, 大腸菌の表面に付着したファージは、必ず大腸菌に 感染するものとする。 [実験1] タンパク質に含まれる(①)を標識したファージを、大腸菌を含む培養液に添加した。 添加して、 大腸菌にファ ージを感染させた後,遠心分離を行い,上澄みを捨てて沈殿を回収した。回収した沈殿に、 新しい培養液を加えてミキ サーで激しく撹拌して大腸菌に付着したファージを引き離し、 再び遠心分離を行った。2回目の遠心分離で得られた 上澄みと沈殿の(①) 標識物の量を測定した。 [実験2] DNA に含まれる(②)を標識したファージを,大腸菌を含む培養液に添加した。 添加して、 大腸菌にファージ を感染させた後, 遠心分離を行い, 上澄みを捨てて沈殿を回収した。 回収した沈殿に、 新しい培養液を加えてミキサ ーで激しく撹拌して大腸菌に付着したファージを引き離し、 再び遠心分離を行った。2回目の遠心分離で得られた上 澄みと沈殿の(②) 標識物の量を測定した。 なお,この [実験1] および [実験2] では,最終的に得られた沈殿に新しい培養液を加えて懸濁して培養すると,子ファ ージが生じることが確認された。 Ho (1)下表を参考にして、文中の(①)および(②)に当てはまる元素の元素記号を答えよ。 当てはまるものが複数考え られる場合は, そのすべてを答えること。 T 物質 タンパク質 核酸 含まれる元素 C, H, O, N, S C, H, O, N, P A COHERE (2) [実験1] および [実験2] のそれぞれについて, 2 回目の遠心分離で得られた上澄みおよび沈殿において, 標識物か OHRE 確認されるものは○, ほとんどまたは全く確認されないものには×と答えよ。 (3)[実験1] および [実験2] のそれぞれについて, 下線部の子ファージを調べた結果として正しいものを以下から選 記号で答えよ。 ア すべての子ファージから標識物が確認された イ一部の子ファージから標識物が確認された ウ すべての子ファージから標識物が確認されなかった (4)この実験から、何が確認できるか。 正しいものをすべて選び, 記号で答えよ。 【完答2点】 ア遺伝情報は DNA 上に存在する。 遺伝情報はタンパク質上に存在する。 ウ 下線部の子ファージのDNAのヌクレオチドは,すべて感染したウイルスが運んできたものである。 下線部の子ファージのDNAのヌクレオチドは,すべて大腸菌内に存在していたものである。 オ 下線部の子ファージのタンパク質に含まれるアミノ酸すべて感染したウイルスが運んできたものである。 カ 下線部の子ファージのタンパク質に含まれるアミノ酸は,すべて大腸菌内に存在していたものである。

(3)①②曖昧なので教えてください🙏 答えイ、B

(3) 図4は、ある年に日本に上陸した台風の移動経路を模式的に示 したものである。 黒点 (●) は、 台風の中心位置を9月11日 18 時から9月12日18時まで3時間ごとに表したものであり、これ らの黒点を通る線はその移動経路を表したものである。 図 4 9/12 18時 9/11 18時 ・D B ① 図4の台風の進路の西側にある地点Xと、東側にある地点Y の風向の変化について説明した、次の文章中の ( はまる語句を、あとのア~エから選べ。 )にあて 台風の中心は、地点Xの東側を移動している。 地点Xでは、 台風の移動に伴い、 9月12日午前3時から6時間後までの 間に、風向が ( )に変化した。 地点Y では台風の中心 がその西側を移動している。地点でも、風向が大きく変化 した。 ア 東寄りから南寄りへ時計回り イ 北寄りから西寄りへ反時計回り ウ 西寄りから北寄りへ時計回り エ 南寄りから東寄りへ反時計回り

下線部からの計算方法が分からないので教えて頂きたいです💧‬

121 次の関数 f(x, y) について, fsy (0, 0) キリエ (0, 0) であることを証明せよ. f(x, y) = 2 xy(x² - y²) x2+y ((x,y)=(0,0)のとき) 0 ((x,y)=(0,0)のとき)

これが連続でないことの証明です。 ｢x=rcosθ、y=rsinθと置いて上の式を変形させるとθだけの関数になって、極限はθによって変化する＝極限が存在しない➡️連続でない｣ と解いたのですが合っていますか？ 他の解き方の方がよければ教えて頂きたいです🙇🏻‍♀️

(2)= { (4) f(x, y): 2 2 x²y² 4 x² + y² 0 ((x, y) ≠ (0,0) のとき) ((x,y)=(0,0)のとき)

1枚目の写真の問題の答え方と、2・3枚目の問題の答え方を一緒にしてもいいですか？

2 この章でたいせつな考え方 ふり返りシート 1. 動物が、外界から受けとる刺激にはどのようなものがある [→p.52~53] か、答えなさい。 はんしゃ 2. 「反射」 は、 なぜ意識して起こす反応に比べて反応時間が短 いのか、意識して起こす反応と反射のしくみのちがいに着 目しながら説明しなさい。反射は大脳に 通らず脊椎で起こるから反応が速い [→p.56] してん 0 この章の学びを次の視点でふり返ってみよう! . 自分の考えが変わったり、理解が深まったりしたのはどんなとき? ・もっと知りたいこと、 やってみたいことはどんなこと? 59