Grade

Type of questions

Physics Senior High

最後の(ト)の問題がわかりません 教えてください!🙇‍♂️

問題 . 以下の設問の解答のみを所定の解答欄に記入せよ。 (A) 図1のように,水平な床上に振動数の音を発する音源1と音源2が置かれ ている。 床に沿って水平右向きに軸をとる。 音源は静止しており,音源2 はx軸正の方向に速さんで動いている。一方, 音源1と音源2の間にいる軸 上の観測者は、軸正の方向に速さで動いている。 音速をV とし,風はなく, V6 > a であるとする。 音源1 図 1 音源2 M →C 芝浦工業大 問題 1 されており、ヒーターの体積と熱容量は無視できる。 また、シリンダー内の熱が ヒーターを通して外部に漏れることはない。 気体定数をRとする。 ヒーター AB L 図2 M 冷却器 (イ)観測者が観測した音源2からの音の振動数を求めよ。 (ロ)観測者は動き続けたまま, 音源2は点Aに到達すると停止し,十分に時間が 経過した。 その後観測者が点Aに到達するまでの間に観測する単位時間あたり のうなりの回数を求めよ。 なお、 観測者と点Aの距離は十分に長く、観測中に 観測者が点Aに到達することはないものとする。 にあるとき、以下の (B) 図2のように、断面積 S, 全長 L のシリンダーの片側の壁にヒーターが取り 付けられており,他方の壁の中央には冷却器が壁と隙間を開けることなく取り付 けられ、壁となめらかに接続されている。 そして、シリンダーの中には両端の壁 の間をなめらかに動く質量 M, 厚さ 1/3のピストンがシリンダーと隙間を開け ることなく取り付けられており,シリンダー内部はピストンによって2つの空間 に分かれている。2つの空間それぞれに物質量1molの単原子分子の理想気体を 密封し,ピストンのA側をヒーターのある壁からの位置で静止させたとこ ろ,2つの空間の気体の圧力と温度は同一であった。このときの温度をTとす る。ヒーターに電流を流したところ、ピストンはゆっくりとなめらかに動き出し た。ピストンB側の空間の気体は冷却器によって温度がTに保たれている。そ して、ヒーターによる加熱をやめたところピストンは停止し, ヒーターのある壁 からピストンのA側までの距離はLであった。ピストンとシリンダーは断熱 (ハ) ヒーターに電流を流す前と, 加熱をやめてピストンが停止した後で, ピスト ンのA側の空間の気体の内部エネルギーの増加を求めよ。 (二)ヒーターから気体に与えられた熱量をQとしたとき,ピストンが動き始め てから止まるまでに冷却器が気体から奪った熱量を求めよ。 J 大 次に、冷却器を外してストッパーを設置し, シリンダーからピストンが抜けな いようにした。 そしてゆっくりとシリンダーの向きを変え、図3のようにシリン ダーの中心軸を鉛直線と平行にする。 ピストンはゆっくりとなめらかに動き, ピ ストンのA側はシリンダーの上底からLの位置で静止した。このときのピス トンのA側の気体の温度は T。 であった。 この状態を状態I とする。 T

Waiting Answers: 1
Biology Senior High

(2)の答えで塩基の違いを求めるときになんの数を割っているのですか?

発展例題 7 ウイルスの分子系統樹 発展問題 145 っている。このような塩基配列やアミノ酸配列の変化は一定の速度で進むことから、 ウイルスも生物と同様に, 共通の祖先から分かれた後にさまざまな突然変異が起こ その変化の速度は ( 1 安となる。 ウイルスの免疫からの回避もこの突然変異で説明される。 もともと、感染 と呼ばれ, 進化の過程で枝分かれした時期を探るための目 残ることがある。これが(2)説の考え方である。 一方で変異により生存に対して 者の個体内でウイルスに多様性が存在していて, そのなかで環境に適したものが生き 有利不利がみられないことも多く, このような変異は遺伝的( 3 )によって集団全 体に拡がったり消失したりすることがある。これが ( 4 )説の考え方である。 問1.文中の( 1 )~(4)に最も適切な語を入れよ 問2. アミノ酸や塩基の配列から分子系統樹を作成する方法がある。 図1はウイルス の遺伝子配列が異なる株A~Dの塩基配列の一部を示し, 図2はこれらの株の塩基 配列をもとに作成した系統樹である。 図1に示す以外の塩基配列は各株間で同一で あった。 株A:AAAGGUAUAUCCCUUCCCAGGUAACAAACCAACCAACU 株B:AAAAGUAUUUCCCAUCCCAAAUAACAAACCAACCAACU 株C:AAAAGUAUUUCCCUUCCCAAGUAACAAACCAACAAACU 株D: AAAAGUAUUUACCAUCCCAAGUAACAAACCAACAAACU 図1 株A~Dの遺伝子配列 (太字の箇所以外は、株間で同一) (1) 図2の系統樹の①~③に入る株名を, A, B, Dからそれぞれ1つ選べ。 (2) ウイルスの進化速度が一定であるとして, 株Cと株 Dの最も近い共通祖先が4か月前に分岐したとすると, 株Aと株Cの最も近い共通祖先が分岐したのは何か月 前か。なお,この系統樹の線の長さは塩基置換数の違 いを正確には反映していない。 21. 熊本大改題) 解答 - 株C ③ 図 2 □ 145 多 先 0 問1.1…分子時計 2… 自然選択 3・・・浮動 4・・・中立 問2 (1) ①・・・株A ②・・・株D ③・・・株B (2)10か月 解説 問2.(1)系統樹に示されている株Cを基準として,株A, B, Dは塩基がいくつ異なる かを図3から読み取る。 結果, 株Dは2個, 株Bは3個、株Aは4個異なっており。 この順に類縁関係が近いと判断できる。 (2) 株Cと株Dが共通の祖先から分岐した後, 塩基はそれぞれ2÷2=1個ずつ置換して いるので, 1個の置換にかかる期間は4か月。株AとB, C, Dの塩基の違いは, それぞれ, 5, 4, 6なので, 平均して (5+4+6)÷3=5個である。 したがって, 塩基が 5÷2=2.5個ずつ置換していることになるので, 2.5×4か月=10か月となる。

Solved Answers: 1
TOEIC・English Undergraduate

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

Waiting for Answers Answers: 0
76/1000