IUPAC命名法に基づいて名前をつけたいです AIに質問しながら解いたのですが 4-(prop-1-en-2-yl)octane が答えだと言われました 主鎖が炭素数8なのでoctane、主鎖の4番炭素に側鎖がついているので4が出てくるのはわかります ですがprop-1-e... 続きを読む

❌がついている例（［］くくりで書かれている位置番号の付け方）のうち、下にあるものが不可なのはなぜですか？

1-2-5 官能基がある場合の命名法 2. それ以外の置換基 (アルキル基も含む)は接頭語で示す。 置換基が複数ある場合、 アルファベット順に並べ位置番号と共に示す。 必要に応じ、 倍数接頭語も用いる。 OH OH × OH -OH 15 -OH OH 2 1 3 3 2 OH -OH 1 5 6 OH OH 3 CI 2 6CI 6-chloro-4-methylhex-4-en-2-ol 主官能基はヒドロキシ基 (接尾語 -ol) 主鎖は hexene hexene + ol— hexenol 側鎖は 4-methyl と 6-chloro

IUPAC命名法に基づいて名前をつけたいです AIに質問しながら解いたのですが 4-(prop-1-en-2-yl)octane が答えだと言われました 主鎖が炭素数8なのでoctane、主鎖の4番炭素に側鎖がついているので4が出てくるのはわかります ですがprop-1-e... 続きを読む

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1文目の someone will live from their time of birth は明らかに years を修飾していますが、省略されているのは関係代名詞でしょうか？AIに聞いたら live (the years) というように関係詞となった the year... 続きを読む

健康と心理学 1 Track 015 Health 子 Life Expectancy 80sec. 'Life expectancy is an estimate of the average number of years someone will live from their time of birth. Overall, life expectancy has been on an upward trend around the world. However, life expectancy is different when looking at 'sex, age, race, and location. The local environment can also 'have an effect on life 5 expectancy. In less developed countries, life expectancy at birth is lower 'compared to more developed countries. 10 To estimate life expectancy, researchers need 'reliable data. For example, they need to know the 'population, how many men and women there are, how rich or poor families are, among other things. Researchers also need to know data about the "death rate. Some countries have an efficient system to collect data, so it is easier to estimate the life expectancy of that country. 12 13 Things that can increase life expectancy in a country are sometimes very simple. Having access to clean water and having a clean bathroom is one way to increase the "duration of life. Another way to increase life expectancy in a country is to 15 expand its wealth. When a country is "affluent, it can "supply more hospitals and doctors, which then leads to better health 18 outcomes. This is one reason why developed countries have 2 higher life expectancies than less developed countries. 19 20. Humans around the world are achieving prolonged lifespans, but there are still inequalities between countries that we must work to overcome. (234 words)

x>0という条件をつけなくていいのはなぜですか？？例えば⑴の[2]のとき、もしxがマイナスになってしまってとき、x<2の条件を満たしてるけど成り立たなくないですか？

基本 例題 41 絶対値を含む方程式 3 次の方程式を解け。 (1) |x-21=3x 指針 (2)|x-1|+|x-2|=x 絶対値記号を場合分けしてはずすことを考える。 それには, A (A≧0 のとき) |A|= -A ( A < 0 のとき) 00000 であることを用いる。 このとき, 場合の分かれ目となるの は, A = 0, すなわち, | |内の式 =0 の値である。 (1)x20x-2<0, すなわち, x≧2とx<2の場合に分ける。 (2)2つの絶対値記号内の式x-1, x-2が0となるxの 値は,それぞれ1, 2であるから,x<1,1≦x<2,2≦x の3つの場合に分けて解く (p.75 ズーム UP も参照)。 (1) [1] x≧2 のとき, 方程式は (2) x-2<0 x-2≥0 x-10x10 2 x 場合の分かれ目 x-2=3x 解答 これを解いてx=-1 x=-1はx≧2を満たさ ない。 [2] x<2のとき, 方程式は -(x-2)=3x これを解いて x= 11 2 1 2 x= はx<2を満たす。 [1], [2] から, 求める解は x= 2 重要! 場合分けにより,||を はずしてできる方程式の 解が、場合分けの条件を 満たすか満たさないかを 必ずチェックすること (解答の の部分)。 1 1章 41次不等式 =a2+20 2202 7(115) 33 y 55 (2) 1331 135 136 (2) [1] x<1のとき, 方程式は すなわち -2x+3=x -(x-1)(x-2)=xx-1<0, x-2<0→ これを解いて x=1 x=1はx<1を満たさない。 [2] 1≦x<2のとき, 方程式は (x-1)(x-2)=x これを解いて x=1 x=1は1≦x<2を満たす。 [3] 2≦x のとき, 方程式は (x-1)+(x-2)=x すなわち 2x-3=x これを解いて x=3 x=3は2≦xを満たす。 以上から, 求める解は x=1,3 最後に解をまとめておく。 - をつけて||をはず す。 x-1≧0, x-2 < 0 <x-1>0, x-2≧0 最後に解をまとめておく。 y=|x-2|のグラフと方程式 yy=3x y=|x-2| ① 検討 (1)について y=x-2は, x≧2のとき y=x-2, x<2のとき y=-(x-2) PLUS ONE であるから, y=|x-2のグラフは右の図の① (折れ線) であ る(p.118 参照)。 折れ線y=|x-2| と直線 y=3x は,x座標 がx=-1の点で共有点をもたないから, x=-1が方程式 |x-2|=3xの解でないことがわかる。 20 -10 練習 次の方程式を解け。 41_(1) 2x-1|=3x (2)2|x+1|-|x-3|=2x 2 2

(a)の問題なのですがなぜ2個しかできないのですか？ 3枚目のような構造はできませんか？

フルオロベンセン, アルアヒ 5.37 二置換ベンゼン環における芳香族求電子置換は,すでに環上に存在する二つの基 のどちらがより強い活性化基かによって支配される. 次の物質の求電子的塩素化の主生成 物の構造を書いて命名せよ. (a) m-ニトロフェノール (b) o-メチルフェノール (c) クロロニトロベンゼン

この問題の簡単な解き方ってありますか？ テスト中にこの様な長い考え方が素早くできる自信がないです。

問09 チェック 別冊007 P Q R S T Uの6人が横一列に並んでいる。 6人の並び順について、 次のことがわかっている。 IPとQの間に1人いる Ⅱ)SとTの間に3人いる Ⅲ)PはSより右側に並んでいる IV)RはUより右側に並んでいる ●PとSの間には何人並んでいるか。考えられるものを次のA~Eの中から すべて選びなさい。 □A 0人 B 1人 □C.2人 □D 3人 □E 4人 2 右端にQが並んでいる場合、 左端に並んでいるのは誰か。 考えられるものを 次のPUの中からすべて選びなさい。 OP OQ OR OQ OR OS OT OSOT OU

人が棒から受ける垂直抗力と、その反作用については考えなくてもよいのですか？どうしてですか？

8 力のモーメント ( すべる条件) Po 11/22 出題パターン S[m]〕 ―合力が 浮力 力のしくみ なめらかで鉛直な壁の前方6mのところから、 長さ10m 質量 M 〔kg〕 の一様なはしごが壁に 立てかけられてある。重力加速度の大きさをg 壁 〔m/s2〕 とし,床とはしごとの間の静止摩擦係数 =1/2とする。 A B 上向きの いま、このはしごを質量 5M 〔kg〕 の人が登り 始めた。この人はどこまで登りうるか。 床 解答のポイント! ST 力のつりあいの式の数) < (未知数の数) のとき, 未知数を求めるために力の モーメントのつりあいの式も必要になる。 棒の重心は、棒の中央である。 う。 解法 あいで、 図2-16のように, 人が下端から1〔m〕 ま AK で登ったとき, はしごの下端がすべる直前と N ずらす N' X て なり,摩擦力が最大静止摩擦力μN=12 N 1-SE になったと考える。 力のつりあいの式より, 5Mg 8 x: N' =1/ N Mg y: N = Mg +5Mg 立のたの Sg ここで,未知数の数はN,N', lの3つ に対し,式の数は2つしかない。 ずらす 2N 4 よって、力のモーメントのつりあいの式の 立て方3ステップに入る。た 0 B Mg 5 5Mg STEP1 支点は力の集中するB点。 図2-16 STEP2 各力の作用線に「うで」を下ろす。 STEP3 力のモーメントのつりあいの式より、各力をうでの位置までずら して,

緊急です、！！！！ この反応機構を矢印付きでお願いしたいです、、🥺

21:21 三 46 について | セクション 2.2 NeuroPコアの不斉合成 これ 林ピロリジン触媒存在下での9aの8への有機触媒マイケ ル付加反応とそれに続くアルデヒドの還元は、我々の以 前の報告 [26]と同様に行われ、2段階で89%の収率でアル コール7aが3:1のシン/アンチジアステレオマー混合物と して得られ、シン-7aで86%のee、 アンチ-7aで90%のee であった(図3)。 続いて、 キャンディらの条件下での 酸化Nef反応により、 87%という非常に良好な収率と16:1 のジアステレオマー比で二置換ラクトン11が得られ、 はDBU触媒による熱力学的平衡によってさらに濃縮され た。ラクトンをDIBAL-Hで還元してラクトール6aを得た 後、最初のウィッティヒ反応で開環し、アルコール12を 76%の収率で得た。塩基促進脱離副生成物13の生成を抑 制するために、徹底的な最適化が必要であったことを強 調しておくべきである。 最適化された拡張性と再現性を 備えた条件は、0℃でトルエン中の過剰量のメチル(トリ フェニルホスホニウム) 臭化物から生成したイリドの懸濁 液に6aをゆっくりと制御添加し、その後室温まで昇温す るというものである(詳細は補足情報の表S1およびS2を 参照)。 8 1.A (5mol.%), NO2 P-Nitrophenol (10 mol. %) THF, 15°C, 4 days 2. NaBH4, MeOH, 0 °C, 1 h 89% (two steps), syn/anti 3:1 OPMB 9a *NO2 + HO. HO. OPMB syn-7a anti-7a 86% ee NO2 OPMB 90% ee MePPh3Br, KHMDS Toluene 20°C to rt, 16 h NaNO2 AcOH DMF, 40°C, 16h 1.DBU (20mol.%.) HO THF, r.t., 16 h 2. DIBAL-H Toluene, 87%, trans/cis 16:1 OPMB OPMB 11 -78 to -50°C, 30 min 6a 97% (two steps) HO. HO -OPMB 12 76% スキーム3 13 9% OPMB A Ph Ph OTMS

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