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TOEIC・英語 大学生・専門学校生・社会人

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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生物 大学生・専門学校生・社会人

(3番と6番)が分かりません教えてください

固めた。 図のように、その上に花粉を ●が変化するようすを、5分ごとに 4 TERM KA 遺伝について、次の問いに答えなさい。 ツバボタンには、 赤い花が咲くものと白い花が咲くものがある。 これらを用いて次の実験を行 1 マツバボタンの花の色の遺伝について調べた。 赤い花が咲く純系のマツバボタン(A)と、白い花が咲く純系のマツバボタン(B)の花粉 を受粉させて種子をつくり、それらをまくと、すべて赤い花が咲いた。 実験でできたマツバボタン (C) を自家受粉させて種子をつくり、 それらをまいて花を咲 かせた。 (A) 赤い花 実験 1 (純系) 赤 実験2 部分か。 (B) 白い花 (純系) (C) 赤い花 赤 ? -Q A じゃくし マツバボタンの場合、赤い花と白い花では、どちらが顕性形質だろうか。 (2) 顕性形質に対し、対立形質の遺伝子が両方子に受け継がれた際に表に現れない形質を何とい うか。 漢字で答えなさい。 3) 赤い花を咲かせる遺伝子をR、白い花を咲かせる遺伝子をとしたとき、マツバボタン(A) (B) (C)の遺伝子はそれぞれどのように表せるか。 (4)実験2により(C) のマツバボタンを自家受粉させてできた種子300個をまいて、そのす べてに花が咲いた。このとき、いくつの種子が 「白い花」 を咲かせると考えられるか。 ア~エ のなかから選び、 記号で答えなさい。 ア: 0個 イ:約75個 ウ:約100個 エ:約150個 (5) 生殖細胞をつくる際に、ついになっている遺伝子が分かれて別々の生殖細胞に入ることを何 というか。 漢字で書きなさい。 3 次に、遺伝子の組み合わせがわかっていない赤い花のマツバボタン(X)と白い花を咲かす 純系のマツバボタン (B) をかけ合わせた。得られた種子をまいて花を咲かせると、子の花 の色の形質は、赤い花と白い花を咲かす個体の比がおよそ1:1となった。 (X) 赤い花 (B) 白い花 (純系) 実験3 赤い花 : 白い花 = 1:1 赤 (6) 赤い花のマツバボタン(X)の遺伝子の組み合わせを 「R」 と 「r」 を使って表せ。 (7) 実験3でできた子をすべて自家受粉させた場合、 できた孫の赤い花と白い花の個体数の比は どうなるか。もっとも簡単な整数比で答えなさい。

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数学 大学生・専門学校生・社会人

どうしてnを無限大にしたときに0になることを証明しているんですか?

f(x)=f(0) + f'(x+ 2! Rn(x) = 1! r(@s+... f(n)(0zzn (001) n! f" (0) x2 +... + 44 マクローリン展開 第2章 微 f(x) が0を含む開区間 I で無限回微分可能(すべ てのnに対してn回微分可能) であるとき, 任意のæ∈I と任意のnEN に対して 2.4 テイラーの定理 45 【解】 (1) を示す. 例18より Rm (z) = 0x n! -T” だから1章例題2より, f(n-1) (0) 0x -x-1 (n-1)! + Rn(x), |Rn(x)|= = n! || xn "ex - n! →0 (n→ ∞) f(x)は をみたす 日=日(π,n) が存在する. ここでもしRn(x)0 (n→∞)なら -> f'(0) f" (0) f(x)=f(0) + -x+ 22 +・・・ + f(n) (0) -xn 1! 2! n! +... と無限級数で表される. 右辺の無限級数を f(x) のマクローリン展開ある はマクローリン級数という(級数については6章を参照のこと)。 は証明を省略する (6章 6.4 節参照). 問21 例20の (2) (3) を示せ. 注eのマクローリン展開 (1) において,π=i0 (iは虚数単位; i = √-1) と おくと, sin π, cosæ のマクローリン展開 (2), (3) から eid=cos0+isin O が得られる.これをオイラー (Euler) の関係式という. となり結論を得る。 (2), (3) も同様に示される。 (4), (5) の証明には、 定理 12 において別の形の剰余項(コーシーの剰余など) をとる必要がある. ここで 例20 T xn (1) ez=1+ + + + n! (-x<x<∞) 問22|x|<1のとき次の級数展開が成り立つことを示せ。 ( 6章定理1参照) I 2.5 2n 1 (2) sin x = + 1 3! ・+ (−1)n-1. 5! +... (2n-1)! log 1+2=2(x+++...) 3 5 (-x<x<∞) x2n + .... + (−1)". [( 2n) ! ·+(-1)n−12 +・・・ (-∞<x<∞) x2 24 (3) cos x = 1- 2! 4! x2 (4)log(1+z)=x_ x3 + 2 3 n 1.3...(2n-3) 2.4... (2n) (−1<x≤1) (5)(一般の2項定理) | ネイピアの数とオイラー は任意の実数とする. +(-1)^- 「対数」という言葉はネイピアが導入した. オ イラーは級数 (1+m) = 1 + - a a(a-1)²+ 1 1 1 2! 1+ + +・・・+ 1! 2! ala-1)...(a− n + 1) (Iml<1) を考え、その和をeで表した.また,その数値を計算し,eを底とする対 問23|x|<1のとき次の級数展開が成り立つことを示せ. 1 (1) (1+m)2 = 1-2x+3x² -.... .+ (−1)"(n+1)x" +... (2) V1 +æ=1+zx- 1 1 2 x² 2.4 2 1.3 + 2.4.6 2.3

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