こうなる理由を教えてください🙇🏻‍♀️

一般に,座標平面上の2点A(x,y), B(x2,y2) を結ぶ線分ABをmin に分ける 点Pの座標は, nx+mx2 m+n ny, my2 で表される。 m+n

この2箇所の式変形が分からないので詳しく教えていただきたいです、💧‬

(3nk+k2) (3) 2 k=5 0000 (2k-9) p.375 基本事項 376 基本 例題 16 (kの多項式) の計算 次の和を求めよ。 (1)k(k+1) (2) k=1 の ピコ CHART & SOLUTION Σの計算 k=n(n+1), k²= n(n+1)(2n+1), k=1 k=1 (1)の性質を用いて, Σの和の形にし, Σk, Σk の公式を適用する。 の計算結果は,因数分解しておくことが多い。 (2) akの計算では,nはんに無関係であるから,例えば kml 前に出すことができる。 k=1 ②nk=n2々のように、20 (3)の下のkが1から始まらないので, 直接公式を使うことができない。そこで (2k-9)=営 (2k-9)-宮(24-9)として求める。この下の変数を1から始まるよ におき換える方法も有効 (p.377 INFORMATION 解説参照)。 解答 最初の ■まで の文字 例 [注意 (1) Σk(k²+1)=(k³+k)=Σk²+Σk 7 k-1 =112m(n+1)+/12m(n+1)=1/1n(n+1)(n(n+1)+2) =1/12n(n+1)(n+n+2) (2) (3nk+³)=23nk+k²=3nΣk+Źk² k=1 k-1 =3n. 11/23n(n+1)+1/n(n+1)(2n+1) A-1/2n(n+1)(9n+(2n+1))=1/2n (n+1)(11n+1) (3) (2k-9)=2k-29=2n(n+1)-9n=n(n-8) k=1 14 14 k=5 (2k-9)=(2k-9)-(2k-9) =14(14-8)-4(4-8)=100 in (n+1)が共通因数 (+) として考える。 はに無関係である からΣの前に出す。 317 と解答がスムーズ。 上で求めた式に 4 を代入する。 - PRACTICE 16º 次の和を求めよ。 (1) (3k²+k-4) k⑉1 (2) 42(m) (3) (-6k+9)

Be動詞って自動詞で、whatの後ろは不完全でないといけないのにBe動詞で終わってたら完全になっちゃわないですか？

( 向陽 (株) 知らせ FUNIT 2 関係詞(2) what・複合関係詞 攻略のコツ 不完全」 という2つの視点で解決します。 難しいと思われている whoever なども 関係代名詞 what は 「“もの”“こと”と訳す」 では通用しません。 「名詞節を作る 今までと視点を変えることで解決していきますよ。 1 関係代名詞 whatの考え方 何が出る? 関係代名詞 whatの2つの性質は、 入試頻出です。 一方、誰もが覚えている what の「もの・こと」という意味は、ほとんど問われないのが現実です。 どう考える? 関係代名詞 what のポイント ① 「名詞節」 を作る ※ほかの関係代名詞・関係副詞は「形容詞節」 ② 後ろは 「不完全」 ※ほかの関係代名詞と同じ 普通の関係代名詞 (who which など)、 関係副詞は「形容詞節」 でしたが、 what は 「名詞節」を作る特殊な関係代名詞なんです (「名詞節を作る」ので、その カタマリはS・O・Cになります)。 また、 「後ろは不完全」 という点はほかの関係 代名詞と同じです。 英語の核心 what は 「名詞節」を作り、 後ろは 「不完全」になる! ☆先行詞がない +αは? whatを使った慣用表現 (1)原則通り 「名詞節」 を作るもの ① what I am 型 LHR SSK 山崎知 関係 (2) whatlam 「現在の私」 直訳「今現在、私があるところのもの」 □ what was what I used to be 「過去の私」 □ what she looks 「彼女の外見」 ②A is to B what Cis to D「AとBの関係はCとDの関係と同じだ」 (2) 例外的に「副詞節」と考えるもの ① what we call what is called 「いわゆる」 ② what is 比較級 what is more 「さらに」 / what is better 「さらによいことに what is worse 「さらに悪いことに」 -what makes matters worse ② 複合関係詞の考え方 どう考える? 関係詞に ever がついたものを「複合関係詞」といいます(関係代名詞+ever= 「複合関係代名詞」、関係副詞+ever = 「複合関係副詞」の2つがあります)。 複合関係詞(複合関係代名詞と複合関係副詞) 複合関係代名詞 : whoever / whomever/whichever / whatever 複合関係副詞 : whenever / wherever / however

46どゆことですか 日本語文が意味わかりません何を意図してるんですか

045 00 If she ( つ選び ) there yesterday, she would not be here now. 1 did not leave ③ has not left ② had not left 4 would not leave 3/24 仮定法(1) 047 046 Even if the sun ( 000 wife. ① were to ③ maybe ⑤ was going rise in the west, he would never stop lovin ② will ④ might 045 (2 仮定法の目印は? she would not be ~から仮定法を考えます。 仮定法過去の公式から did not leave を選んでしまいそうですが、 yesterday に注目です。 「過 去の妄想」のはずですから仮定法過去完了のhad pp. を選びます。 このよ うに混合文で節が問われるのは珍しいので、ミスが多い問題です。 046 もし昨日そこを出発してなかったら、彼女は今頃ここにはいないだろうに。 未来の仮定をするときは? 節 he would never stop ~から仮定法を考えます。 “If s were to 原形 S would 原形" という 「未来の仮定」のパターンです。 和訳たとえ太陽が西からのぼっても、彼は決して妻を愛することをやめないだ (九州産業) ろう。 ) a train station in the neighborhood at that time, Mr. and 000 Tanaka might have stayed in their old house. 超定番 1 There were Were there 047 4 倒置を見抜こう! ② There had been ④ Had there been 主節Mr. and Mrs. Tanaka might have stayed ~から「仮定法過去完了」 を考えます。 今回は倒置のパターンで、 “Had sp.p.” になっているものを 選びます。 もとの文は If there had been a train station 〜です。 There "The 和訳 あのとき近所に駅があったなら、 タナカ夫妻は自分たちの古い家にそのま まいたかもしれないのに。 (広島工業 ) you need any more information, please call the information 048 desk. 典型的な倒置のパターン 仮定法未来の倒置で、 “Should s 原形 please ~ の形です。 ちなみに後 半はwould ではなく、命令文(please)がきたパターンです。 この「前半 “倒 置” + 後半 *命令文”」というのは本当によく見かけます。 ① Do ② Had ⑨ Should

これどっちを使えばいいか分からないのですが、nが出てきたら下の正規分布に従えば大丈夫ですか？

224 464 基本 例題 73 標本平均と正規分布 体長が平均50cm, 標準偏差 3cm の正規分布に従う生物集団があるとする。 (1) 4個の個体を無作為に取り出したとき, その標本平均が53cm以上とな る確率を求めよ。 (2)16個の個体を無作為に取り出したとき, その標本平均が49cm 以上 51cm以下となる確率を求めよ。 p.460 基本事項 2 HART & SOLUTION X-m 正規分布 N(m, o²) はZ=" で標準化 0 母集団が正規分布 N(m, oz) に従うとき, 標本の大きさが大きくなくても、常に Xは正 規分布 Nm, に従うことが知られている。 (1) では, 母集団が正規分布 N (50, 3) 2 うから,大きさ 4の無作為標本の標本平均Xは正規分布 N (50, 2)に従う。 解答 (1)標本平均Xは正規分布 N (502) に従う。よって, X-50 3 A2 H z=- とおくと,Zは標準正規分布 N (0, 1) に従う。 正規分布表を利用でき ゆえに P(X≧53)=P(Z≧2)=0.5-p(2) =0.5-0.4772=0.0228 (2) 標本平均 Xは正規分布 50.6 に従う。よって、 る。 inf 母集団が正規分布に 日本 例題 74 標本 (1) 箱の中に製品が多 いう。この箱の中か れる不良品の率 RO (2) ある地域では,親 る。この地域で, の男子の割合を を求めよ。 CHART & SOLI 母比率の母集団から 期待値 E(R) (2) 標本の大きさ に従う。 このこと 解答 (1)母比率は 標本の大き よって, Rの また, R の標 (R)=1 従わない場合でも大きさ の無作為標本の標本平均 (2)母 X-50 Z= 3 4 とおくと, Zは標準正規分布 N (0, 1)に従う。 X は, nが大きいとき、近 似的に正規分布 ゆえにP(4951)=(-13sz=142)=2p(1.33) =2×0.4082=0.8164 moに従う。この ことは,下の中心極限定理 により導かれる。 標本の大き よって, RO また、Rの TAC-6(R)= INFORMATION 中心極限定理 確率変数 X1,X2, ······, X, は互いに独立で, 平均値が,分散が2の同じ分布に従 うものとする。 このとき, X1+X2+......+Xn を標準化した確率変数 (X1+X2+・・・・・・+X-nm) すなわち Z== X-m no の分布は,nが十分大きいとき, 近似的に標準正規分布 N (0, 1)に従う。 PRACTICE 2 73 母平均 120, 母標準偏差30をもつ母集団から,大きさ100の無作為標本を抽出すると その標本平均Xが123より大きい値をとる確率を求めよ。 PRACTIO ある国の の内閣の 1√6=2. 0 よって、 標 従う。ゆえ 正規分布 よって

この問題を教えてください。 (１) Aについては解けたのですがBの求め方がわかりません。どうしてfの向きが右向きになるのかと補足に書いてあるように垂直抗力が(m＋M)g になるのなら B: Mab＝ μmgにならないのではないんですか。

<発展例題 19 板の上を動く物体 A 図のように、なめらかで水平な床の上に, 質量 m Vo の小物体Aと質量Mの板Bを重ねて置く。 Aに水 平右向きに大きさの初速度を与えると, AはBの B 上をすべり, Bは床の上をすべり始めた。 AとBと 床 の間の動摩擦係数をμ′, 重力加速度の大きさをg とする。 また, AはつねにBの 上にあるものとする。 (1) A および B の床に対する加速度を求めよ。 ただし, 水平右向きを正とする。 (2)AがBに対して静止するまでにかかる時間を求めよ。 また,この間にAがB に対してすべった距離を求めよ。 考え方 AがBの上をすべるとき, AとBは互いに逆向きで同じ大きさの動摩擦力を及ぼしあう。 解答 (1) A, B にはたらく力は右 の図のようになる。 AがBから受 ける垂直抗力の大きさ Nは,鉛直 方向の力のつりあいから, N=mg よって、動摩擦力の大きさは, f=μ'N=μ'mg A 垂直抗力 N mg 動摩擦力f B 垂直抗力 R A,Bの床に対する加速度を αA, AB [ 補足] (1) B が床から受ける垂 直抗力の大きさ尺は, Bにはたらく鉛直方向 の力のつりあいから, R=N+Mg =(m+M)g とすると, 運動方程式は, ・A: max=-μ'mg ・B:Ma=μ'mg よって, α = -μ'g, as='mg M N. Mg JA A'g, B... ...p'mg M (2) AとBが動き始めてから時間t が経過したときの, A, B の床 に対する速度 (水平右向きを正) を VA, UB とすると, va=vo+aat=vo-μ'gt, vB=0+ast=μ'mgt M VA=UB となるとき, AはBに対して静止するので, (2)xA, B, lの関係は, 次の図のようになる。 B 時間 が経過 -XA- -XB- vo-t='met よって,t=- Mvo M μ'(m+M)g この間にAとBが床に対して移動した距離を XA, XB とすると, μ'mgt2 XA=vot+ 1/2 art² = vot-1/2 μ'gt², x₁=0×t+- 11/21ant=uot-2121gtx=0xt+1/2ant=12mat AがBに対してすべった距離は, 2M 【速度と時間の関係】 速度 'gt² 'mg ²=vot-'(m+M)g q² Vo 2M 2 tの値を 代入した 2M l=x-xB=vot- Mvo² 2μ'(m+M)g Mvo Mvo2 0 時間･･ 距離・ μ'(m+M)g' 2' (m+M)g Aの 速度 Bの 速度 AはBに 対して静止 時間 2

赤い下線のところがどういう構造になっているか分からないです、教えてくださいm(_ _)m

moving from " (1) 点) There are historians and others who would like to make a neat division between "historical facts" and "values." The trouble is that values even enter into deciding what count as facts-there is a big leap involved in 'raw data" to a judgement of fact. More important, one finds that the more complex and multi-levelled the history is, and the more important the issues it raises for today, the less it is possible to sustain a fact-value division. But this by no means implies that there has simply to be a conflict of prejudices and biases, as the data are manipulated to suit one worldview or another. What it does mean is that the self of the historian is an important factor. The historian is shaped by experiences, contexts, norms, values, and beliefs. When dealing with history, especially the sort of history that is of most significance in philosophy, that shaping is bound to be relevant. As far as possible it needs to be articulated and open to discussion. The best historians are well aware of this. They are alert to many dimensions of bias and to the endless (and therefore endlessly discussable) significance of their own horizons and presuppositions. A great deal can of course be learned from those who do not share our presuppositions. Our capacity to make wise, well-supported judgements in matters of historical fact and significance can only be formed over years of discussion with others, many of whom have very different horizons from our own. It is possible to I have a 12-year-old chess champion or mathematical or musical genius, but it is unimaginable that the world's greatest expert on Socrates could be that age. The difficulty is not just one of the time to assimilate information; it is (2)

式を立てられてもこの答えを導くのが難しいです、 導出のコツはありますか？

376 基本 例題 16 (多項式の計算 次の和を求めよ。 (1) k (k²+1) k=1 (2) (3nk+k²) k=1 (3) 嶌 k=5 00000 (2k-9) p.375 基本事項 ピンオ ■は M k=- L CHART & SOLUTION Σの計算 k1 k=n(n+1), k=n(n+1)(2n+1), h²={n(n+1) k=1 (1)の性質を用いて、この和の形にし, k, k の公式を適用する。 の計算結果は,因数分解しておくことが多い。 (2)の計算では,nはんに無関係であるから、例えばnk=nkのように、この 前に出すことができる。 (3)の下のkが1から始まらないので,直接公式を使うことができない。そこで Ö(2k-9)=益(2k-9)-之(2k-9)として求める。この下の変数を1から始まるよう におき換える方法も有効 (p.377 INFORMATION 解説参照)。 n n (1) Σk(k²+1)=(k³+ k) = Σ k³+ Σk k=1 k=1 k=1 k=1 k=1 -{1/12m(n+1)}+/1/2n(n+1)-1/n (n+1) (n(n+1)+2)n(n+1)が共通因数。 =±n (n+1)(n²+n+2) n 12 n 1/21n(n+1)=1/1n(n+1)-2 として考える。 (2)(3nk+k2)=23nk+2k=3nZk+2に無関係である k=1 k=1 「k=1¯¯ 最初の項 ■まで変 の文字を 例 注意 =3n.1/2n(n+1)+1/13n(n+1) (2n+1) k=1 からの前に出す。 30 =1/13n(n+1){9n+(2n+1))=1/n(n+1)(11n+1) (3)(2k-9)22-29=2/12n(n+1)-9n=n(n-8) 事前にを求めておく k=1 14 k=1 k=1 14 ゆえに k=5 (2k-9)=(2k-9)-(2k-9) PRACTICE 16° =14(14-8)-4(4-8)=100 次の和を求めよ。 (2) 42i(-n) n (1) (3k²+k-4) k=1 15 m と解答がスムーズ。 上で求めた式にn=14, n=4 を代入する。 (-AS) (3) (k²-6k+9) k=4

並び順を教えてください。

トマトほど使い勝手の良い野菜はない。 ( many / the / vegetable / as / as / other / tomato/has/no / uses).

答え合ってますでしょうか🥹🥹 特に39番と42番が勘で合ってたとしてもなんでそうなるか分からないです、、 お願いします😭😭✨✨

② 次の英文の下線部には誤っている箇所が1箇所ある。その番号を選び, 38. every + There is no doubt that oil is of great benefit to every of the nations. ④ every nation どのく名命館大 39. The both children had been invited to the party, but unfortunately neither was able rol to Jeolf () ③ to go. he has. 40. Taro visits two or three temples every months, depending on how 41. Making money is not an end by itself. in itself 46141 w much f free time + month <京都外国語大〉 <宮崎大 > 42. The man who ② was driving the other car doesn't think the accident was his fault, and I 1 (*) 立 am sure it is not our, either. Yours dailyn 3 次の日本文の意味になるように, ( )内の語または語句を並べかえて適切な英文を作りなさい。 43. 他人のあら探しをする人は、自分の欠点が見えなくなりがちである。 200 m2 BS (faults/fault/with/own/ their / blind/to/those/other/who/to/tend/people/find/ be). 〈高知大〉 Data Reople tend to be blind to their own faults, who those find fault □ 44. 彼女が我々を裏切ることなど,まずありそうもないと私は思う。 adiom I ( would ever /think/that/ it / betray/she/highly unlikely) us. would ever think that she would betray □ 45. お互いに手紙を書いたおかげで、私たちは友達になりました。 14. (each/to/us/other friends become / helped / writing). is wille Writing each other helped 46. 彼はその問題と何の関わりがあるのか。 with other 〈日本大〉 〈龍谷大〉 us to become friends What (do / does / have / he /to/ with the matter? does he have to do with □ 47. ジェーンは自分で大学の授業料を払う余裕がありません。 "Sworomot Jane (pay /to/cannot / tuition / by / afford / university) herself. 〈拓殖大 〉 <聖路加看護大〉 cannot afford to pay university fuition by le shem