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Physics Senior High

(3)は3.4×10^2と書いてもいいですか? 今回の場合、答えの値は有効数字二桁で書くのが正しいと思いました。

(3) 実験1~3の結果から実験3で使用した金属球の比熱を求めよ。 (4) 水熱量計の断熱容器をはずして, 実験3と同様の実験を行った。 こ のとき室温は25℃で他の実験条件は実験3と同じであった。 この 実験の結果の水温は17℃より高いか低いか。 また, 外部との熱の 出入りがないと仮定して得られる金属球の比熱は,実験3の値より大 きいか小さいか。 (都立大) 57 基 断熱された容器の中に, -20 ℃の氷が200g入っている。 この容 器にヒーターを入れて一定電力で加 熱を開始したところ, 容器内の温度 は図に示すような変化をして 40 秒後に 0℃ になった後, しばらく温 度は一定となった。 加熱開始 360 秒 後には, 再び温度が上昇し始め, 560 秒後には50℃になった。 水の比熱 は 4.2J/ (g・K) であり, 容器からの 熱の出入りはないものとする。 容器内の温度 [℃] 50 0 +UN-9 320秒 -20 200秒 40秒 加熱時間 (1)200gの水の温度が0℃ から 50℃まで上昇する間に与えられた熱量 を求めよ。 (2) ヒーターの電力はいくらか。 (3) 氷の融解熱Lはいくらか。 (4) 氷の比熱 co はいくらか。 (5) 加熱開始120秒後には, この容器の中に氷はいくら残っていたか。 (北見工大)

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Contemporary writings Senior High

画像3枚目 何故、[お母さん…お祖母さんは?]と言ったのかイマイチ分からないので、教えて欲しいです。 

例題 3 目標解答時間 とおぼ む じんざいきよし みもの 次の文章は、神西清の小説『少年』の一節である。これを読んで、後の問いに答えよ。 修業式の五日ほど前に、祖母が息をひきとった。持病はなかったから、つまり老衰死である。その死 に顔も、また死そのものとの接触感も、ともに少年の意識にのぼらなかった。父がおいおい手ばなしで、 まるで子供のように泣きながら家の中をうろうろしているのを、少年は何か不思議な観物を見るように 眺めた。お別れに、割箸の先へつけたガーゼで祖母の口を拭かされた時にも、土色に窄まって開いてい 老女のしなびきった唇は、みにくいと感じただけに過ぎない。もう一つ、そんな醜いものを半公開の 儀式にまで仕立てる大人たちの愚かさに、へんな軽蔑の情をおぼえただけにすぎない。少年はむしろ祖 母に同情した。彼女の死への同情ではなかったけれど。 わりばし けいべつ すぼ そんな少年にとって、もし何か死の実感に似たものがあったとすれば、それは祖母の死ぬ日の朝から (臨終は夕方だった)、近所の大きな黒犬が庭へまぎれこんで来て、前脚を縁側にかけながら、しきりに 遠吠えをしたことである。いくら追われても水をぶっかけられても、犬は出て行かなかった。ますます ま 牙を剥きだして吠えさかった。少年は、いよいよ祖母が息を引きとったあとで、あの犬が見ていた何か 人間の目には見えぬものが、つまり死なのだと思った。 葬列も葬式も、あらゆる大人たちのする儀礼の例にもれず、長たらしく退屈な、無意味な行事の連続 にすぎなかった。少年は南国の春の砂ぼこりの中に、小さな紋付羽織を着せられて、みじめな曝し物に されている自分だけを意識していた。腹ただしく口惜しかった。 さら 12 分

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Science Junior High

(4)解説を教えてください🙏 答えX2 Y4.4

2 2 次の問 隆雄さんは,滑車 図1のよう 実験 1 実験 2 実験 3 を引いた距離 図2のよう 大きさと糸を 図3のよ 引いた距離: 標準問題 HYOUJUN MONDAI 1 次の実験1~3について, あとの問いに答えよ。 ただし, ばねばかりと糸の重さは考えず, 100gの物 はたらく重力をNとする。 解説 実験 1 質量 200gのおもりにつけた糸を,ば ねばかりXに結びつけた。次に図18 のように,おもりが図の位置から10cm 高いところまでくるように, ばねばかり Xを,真上に引き上げた。 また,おもり をはじめの位置にもどし、 図1のBのよ うに,おもりが図の位置から10cm高い ところまでくるように, ばねばかりXを 右ななめ上に引き上げた。 図1 図2 ばねばかりY ばねばかり スタンド ばねばかり 滑車Q 滑車 実験 2 わばかりYをスタンドに固定し,質 量40gの滑車をつるした。 また,質量 40gの滑車Qをスタンドに固定し,ばね ばかりXと質量200gのおもりをつないだ糸を図2のように滑車P,Qにか けた。次におもりが図の位置から10cm駕いところまでくるように,ばねば かりXをゆっくりと真上に引き上げた。 |10cm A B ○おもり 図3 実験3図3のように,滑車Rに質量200gのおもりをつるして、糸の一端をスタ ンドに,もう一端をばねばかりXに取り付けた。おもりが図の位置から 10cm高いところまでくるように、ばねばかりXをゆっくりと真上に引き上 げ,静止させた。 このときばねばかり Xは,1.3Nを示していた。 おもり ② N 110g G 図 は 表は実 編みと重さ □(1) から 1.3N 110cm このよう わなく (1 □(1) 実験1で, ばねばかりXは何Nを示していたか 求めよ。 ○おもり [ od 2 N] 2M □(2) 実験1のAで, おもりがされた仕事は何Jか, 求めよ。 つように 2×0.1m 0. K2 0.2 [ 0.2 J] □(2) 実験 薫りも (3) 実験1のBでおもりがされた仕事の大きさは,Aでおもりがされた仕事の大きさと比べるとどのようになっ いるか。 簡単に説明せよ。 □(4) 実験2で、ばねばかり XとYはそれぞれ何Nを示していたか,求めよ。 する。 x[ 次 引き上げた高さも、おもりの重さも変わらないため、仕事の大きさは同じ。 焼ね のよ ] で引 比 N] Y[ N] と

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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

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