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Science Junior High

(2)答えはaがイ、bがウ となる訳を教えて欲しいです

【FさんとS先生の会話1】 Fさん:展望台といってもそれほど高いものではありませんでした。大芦高原の標高は450mぐらい なので,それよりも低いところに雲海が広がっていたことになります。 S先生:雲海が発生している地域の上空はどんな状況でしたか。 Fさん:そういえばそれも不思議ですね。雲海の上空は見事なあ快晴でした。それにしても,そんな 低いところにどうして雲ができたのかな。 S先生:昼間にあたためられた地表の熱は,夜間に赤外線と呼ばれる光エネルギーとして放出されま すが、雲のない晴れた日は, 大気中を通りぬけた赤外線が宇宙空間に直接逃げていくので 普段より地表の冷え込みが強まります。これを放射冷却といいます。 雲海は,冷え込みが強 い日に発生しやすいのです。 Fさん:雲がないことが, 雲海が発生する条件に入るのですね。ほかにも条件はありますか。 S先生:そうですね, 風の状態も重要な条件の1つになりますね。夜間に放射冷却が起こったときに、 イ 風がない ]日のほうが,冷やされて⑥[ ウ 密度が大き エ 密度が小さくなった ] 空気が地表にたまりやすいですからね。さらに まで下がると,空気中の水蒸気が水滴に変わり, [ ア 風が強い くなった 放射冷却が進み, 空気の温度が 霧が発生するというわけです。 C Fさん:そういえば, 雲海が見られる日は, 展望台の近くにあるの大芦池の水面にまわりの森林のよ うすが鏡のようにきれいに映ると, 宿の人に教えてもらったことを思い出しました。そうか, そのしくみから考えると,あの雲海は標高の高いところから見た霧だということですね。 S先生:Fさんが見た雲海はそうなりますね。 ところで,の雲海が発生しやすい条件は,もう1つあ ります。 ただし,この条件は, 山間部にある上山地区では, 常に満たされています。 (1) 下線部あについて, 天気は空全体を10としたときの雲が空をしめる割合(雲量)で決まる。次のア~エ のうち,天気と雲量の関係として最も適しているものを一つ選び, 記号を○で囲みなさい。 ア 快晴:0~1, 晴れ: 2~7, くもり:8~10 ウ 快晴:0~2, 晴れ: 3~7, くもり:8~10 イ 快晴:0~1, 晴れ: 2~8, くもり:9~10 エ 快晴:0~2, 晴れ:3~8, くもり:9~10 (2) 上の文中の③ [ さい。 ),6[ ] から適切なものをそれぞれ一つずつ選び,記号を○で囲みな

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Mathematics Senior High

解と係数の関係を使った場合とグラフを利用した場合の2つの解き方で解いてみると、条件を求める際にα+βと軸やαβとf(0)について考えた場合のaの範囲が一致しました。違うものを求めているのに同じ範囲が出ることが不思議です。これに何か数学的な意味があれば、教えて頂きたいです。

基本 例題 49 2次方程式の実数解の符号 OOOO0 2次方程式x°-(a-10)x+a+14=0が次のような解をもつように, 定数aの値 の範囲を定めよ。 (1) 異なる2つの正の解 (2) 異符号の解 p.81 基本事項 [1 指針> 与えられた方程式の解をa, Bとして, 次の同値関係を利用する。 異なる2つの正の解→ D>0かつ α+B>0 かつ «B>0 異なる2つの負の解→ D>0かつ α+B<0かつ «B>0 異符号の解 → B<0 解答 2次方程式x°- (α-10)x+a+14=0 の2つの解を α, Bとし, 判別式をDとする。 ここで (1), (2) ともに, 数学Iで学習 した2次関数のグラフを利用 して考えることができる。下 の検討参照。 D={-(a-10)}-4(a+14)=α°_24a+44 =(a-2)(a-22) 解と係数の関係から α+B=a-10, aB=a+14 (1) αキB, α>0, B>0であるための条件は かつ a+B>0 かつ aB>0 (a-2)(a-22)>0(0 D>0 (異なる2つの正の解とある から, αキ8で D>0 D>0から ゆえに a<2, 22<a の α+B>0からa-10>0 よって a>10 よって a>-14 の aB>0 から a+14>0 -14 2 10 22 a の, 2, ③ の共通範囲を求めて (2) a, Bが異符号であるための条件は a>22 aB<0 AaB<0ならD>0は常に成 ゆえに a+14<0 り立つ。 よって a<-14

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Japanese Junior High

「雪だるま現象」という言葉の意味がわからないです💦 誰か教えてください🙇‍♀️🙇‍♀️

とを、行動生態学者のシーリーらは、一連のコウミョウな実験によって明らかにしています。 ミッバチの巣探し行動には、集合知(collective intelligence)が見られるのです。集合知 x_」のように、個体のレベルでは見られない優れた知性が、群れや集団のレ とは「 ベルで新たに生まれる集合現象を意味します。 しかし、多数での意思決定が、必ずしも集合知を生むとは限りません。たとえば、現代社 会の人間集団でよく見られる一時的な流行現象のことを考えてみましょう 優れているとか美味しいという評判につられて、本当はあまり優れていない商品が雪だる ま式に売れてしまい、しばらく経って冷静になって振り返ると「あの流行はいったい何だっ たのか」と不思議に思う、などという例は、決して稀なものではないでしょう。人気が人気 を呼ぶ(不人気が不人気を呼ぶ)という仕組みだけでは、集合知は生まれないのです。ミツ バチのコロニーでも同様の雪だるま現象が発生し、質の悪い巣が選ばれる可能性がありそう まれ です。 株式市場ではしばしば、自分のもっている情報よりも、ほかの人の行動を情報源として優 先して、それがつぎつぎと全体に広がっていく連鎖現象が見られます。このような現象は、 経済学で情報カスケードと呼ばれ (カスケードとは階段状に連なった滝のことです)、現在い ろいろな分野で関心が寄せられています。情報カスケードが生み出す可能性のあるエラーの 連鎖を、ミッバチの集団意思決定はどのように防いでいるのでしょうか。 政治学者のリストらによる最近の理論研究から、ミツバチがエラーの連鎖を防ぐメカニズ ムについて、鋭いドウサツが得られています。リストらの研究は、エージェント·シミュレー ションと呼ばれる技法を用いています。これは、さまざまな行動の仕組み(アルゴリズム) をもつ行為者(エージェント)をコンピュータの中に作り出し相互作用させることで、どの ようなパターンが集団レベルで生まれるかを調べる、コンピュータ·シミュレーションの技」 法です。 さて、このシミュレーションから、次のような行動の仕組みが、集合知を生み出すことが 理論的に明らかになりました。 まず、行為者であるミツバチは、ほか 動 リま

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