(3)(4)の問題の解き方がわからないので教えてください 2,3枚目の写真のように解く問題です

06 次の関数は点 (0, 0) において連続であるかどうかを調べよ. x-y' (1) f(x,y)= x2+y2 ((x, y) =(0, 0) のとき) 0 ((x, y) = (0,0) のとき) (2) f(x, y) = = xy+√x2+y2 Vic2+y2 ((x, y) = (0, 0) のとき) 1 ((x,y)=(0,0) のとき) (3) f(x, y) == πsin(x2+y^) x2+y2 ((x, y) = (0, 0) のとき) 0 ((x,y)=(0,0)のとき) x²y² ((x, y) ≠ (0, 0) のとき) (4) f(x,y)= x+ya == 0 ((x,y)=(0,0) のとき)

(2)〜(4)の問題の解き方がわからないので教えてください 2枚目の写真のように解く問題です

次の極限値を調べ, 極限値が存在する場合は極限値を求めよ. 3y³ 3 (1) lim (x,y)-(0,0) x² + y² (3) lim (x,y)→(0,0) (2) lim x√xy (x,y)-(0,0) √√√x2 + y² x²+y2 2x³-3y3+x² + y² x² + y² x - Y (4) lim (x,y) (0,0) x + y

1.3.4.5の答えと解説教えてください😭

第1問 次の文章は、アメリカの政治哲学者ジョン・ロールズ (1921-2002) の著作 『正義論』 の一部を解説したものである。 この文章を踏まえたうえで、 ABCの会話を読み、 各問に答えなさい。 〈文章 > ロールズは、「無知のヴェール」という新しい概念装置によって、 社会契約思想を修正する。 「社会契約なんて虚構だ」 という批判がすでにあることを、ロールズは意識している。 そして、 社会契約思想家 たちの言うような、 「原始的な自然状態」 を想定して 「そこで全員がいっせいに社会契約を結ぶ」という論法には さすがに無理がある、 とロールズは認める。 そこを修正してロールズは、 自然状態の代わりに 「無知のヴェール」 という新しい概念を、 思考過程の装置とし て置く。そしてこう問う。 「あなたがオギャーと生まれる直前の赤ちゃんだとして、 どんな境遇に生まれるかを知 ることのできないヴェールをかけられていたら、 どんな社会を望みますか」と。 その自分が生まれる社会は、 大富豪と極貧者に分かれる社会かもしれない。 ほどほどの富者と何とかはできそう な貧者が混在する社会かもしれない。 そして自分が生まれる境遇は、 金持ちの家かもしれないし、貧しい家かもし れない。そこが 「無知のヴェール」 をかけられて見えない、と想定するのである。 これが、 社会契約思想の 「原始 「的な自然状態」に代わるロールズ流の想定である。 そしてロールズはこう推論する。 「こう問われた人の多くは、 自分が最悪の境遇、 その社会ではもっとも貧しい 家に生まれる場合を考えて、最も不利な立場の人でも何とかはできそうな社会がよい、と答えるだろう」と。 大富 豪と極貧者に分かれる社会よりも、 富者もほどほどで貧者もほどほどという社会のほうがマシで、 自分が生まれる 家を前もって知ることができないなら、 後者の社会に生まれたいと思うはずだ、と言うのである。 出典:徳永哲也「正義とケアの現代哲学: プラグマティズムから正義論、 ケア倫理へ』 (晃洋書房、2021年) (出題に あたって一部改変した) <会話文 》 A「私はロールズの意見に賛成だね。 自分がもしとても貧しい家に生まれてしまって、 病院にも行けないリスクを考 えたら、少しくらいは平等な社会に生まれたいから」 B 「そうかな。 ロールズの意見は、おかしいと思うよ。 ロールズが言っているのは、 1000万円を X %の確率で もらえる権利と、 y 万円を確実にもらえる権利とがあったら、 後者のほうがいいってことだよね」 A「それのどこがおかしいの?」 B 「1000万円を X %の確率でもらえる権利の期待値は、 Z 万円、 y 万円を確実にもらえる権利の 期待値は、40万円でしょ。 前者の期待値は後者の2倍。 同じように、 極貧に生まれる心配をするよりも、 大富豪 に生まれる可能性に賭けたほうがいいかどうか、 計算すればいいんだ」 A「そうかなあ、Cさんは、 どう思う?」 C 「私はロールズに賛成はしないけど、Bさんが言っていることもおかしいと思う」 A 「つまり?」 C 「人生は一度きりだから、 何回も試すことはできないよね。 Bさんは、飲んだら10億円がもらえる代わりに、 50% の確率で死ぬ薬と、飲んでもなにももらえないけど、 毒性がまったくない薬を渡されたとき、 死ぬ可能性のある薬 を飲むの?」 1/4

ここの（2）がわかりません。 自分はオだと思ったのですが、なぜアですか。 解説お願いします。

には と さない 塩基 思考力問題 にTry 2|チミジンの取り込みと細胞周期 タマネギの根端を用いて行った実験についての次の文を読み、 以下の問いに答えよ。 【実験】 チミジンはチミンと糖が結合した物質である。 放射性物質で標識したチミジン (3Hチミジン)の水溶液にタマネギを浸すと, 3Hチミジンが複製中のDNAに取り込ま れるので,細胞を標識することができる。 タマネギの種子を多数発根させ、その根を3Hチミジンの水溶液に短時間浸した。そ の後、水でよく洗浄し 3Hチミジンを根の表面から完全に洗い流して, 成長を続けさせ た。水洗直後から一定時間ごとに数本の根をそれぞれ切り取って固定した後,プレパ ラートを作成して観察し, 標本中の放射性物質の検出も行った。 水洗して3時間後か ら標識されたM期の細胞が観察されるようになり すべてのM期の細胞が標識された のは水洗から5時間後であった。 水洗から10時間後になると標識された M期の細胞 が減り始めた。 概要をつかむ (1)へのStep かる (1) 実験の結果から求めると,この実験に用いたタマネギの根の細胞の細胞周期におけ る. 次の①~③の時期の長さはそれぞれ何時間になるか。 整数で記せ。 の では を書 大改) M期 ②S期 ③ G2 期 (2) 水洗後5時間から10時間の間は,観察される M期の細胞のすべてが3Hチミジンで 標識されていた。 この時間帯に観察された分裂中期の各染色体は, 3H チミジンでどの ように標識されているか。 次の染色体の模式図ア~キから, 最も適するものを1つ選 び,記号を書け。 ただし, 3Hチミジンで標識された DNAは,図中の ■の部分に含 まれるものとする。 ア (2)へのStep I オ カ キ 2-2 (18 北里大改) つく 思考サポート 解答に迷ったら,これをヒントに順序立てて考えていこう! 概要をつかむ 大 . 13Hチミジンは [a G1・S・G2・M] 期にDNAに取り込まれる。 細胞 すべて同じ・いろいろな] 細胞周期の 実験で用いた細胞は[b GE この 内 含 (1)へのStep 大 含る 改) ステージにある。 3時間後に標識された M期の細胞が観察され始めたことから、 何がわかるか。 標識 された細胞 ◆標識時にS期の [C始まり中ごろ終わり] だった細胞がM期に入った。 ・5時間後にすべてのM期の細胞が標識されたことから, 何がわかるか。 標識時にS期の[d始まり中ごろ終わり]だった細胞がM期の終わりに入った。 10時間後に標識されたM期の細胞が減り始めたことから, 何がわかるか。 標識時に [e G・S・G2・M] 期の終わりだった細胞がM期に入った。 (2)へのStep 標識された細胞では, 3H チミジンによってどのようにDNAが標識されるか。 →複製されてできた2つのDNAの片方のみ・両方] が標識される。

この問題について、溶液Aに含まれる水酸化なトリムの濃度を求めるのと，炭酸ナトリウムのの濃度を求める問題があったのですが，何から手をつけて解けばいいのかわからなかったので教えて欲しいです｡

(a) 空気に触れている水酸化ナトリウムは二酸化炭素を吸収して、少量の炭酸ナトリウム を不純物として含む。 炭酸ナトリウムを不純物として含む水酸化ナトリウムの固体を蒸留 水に溶かした溶液Aを作り,その中に含まれる炭酸ナトリウムの濃度を決定するために, 次の2つの実験を行った。 ただし、以下の実験中に吸収される二酸化炭素は無視できるも のとする。 実験1 溶液 A を を使って正確に XmLはかりとり, コニカルビーカーへ移した。 これに指示薬としてメチルオレンジを数滴加え, 0.01mol/Lの塩酸で滴定した。 溶液の色が変化したところまでの滴下量はYmLであった。 実験2 溶液 Aを を使って正確にXmLはかりとり, コニカルビーカーへ移した。 これに十分な量の塩化バリウム水溶液を添加した。さらに指示薬としてフェ ノールフタレインを数滴加え, 0.01mol/Lの塩酸で滴定した。溶液の色が変 化したところまでの滴下量はZmLであった。 問1 に入る HEAD

問四解説して欲しいです 赤で書いてある答えは、AIの答えなので、確実ではないです

D [注意]4は選択問題です。 3:波(物理基礎 ) 4: 平面運動 剛体(物理) 【物理 選択問題】 2題から題を選択 4 次の文章 (III)を読み、後の各問いに答えよ。 (配点 25 ) I スケートリンクで二人の選手がアイスホッケーの練習をしている。 アイスホッケーとは、 スケートリンク上で「スティック」とよばれる状の用具を用いて、「パック」とよばれる円 板を打ち合い。 ゴールにパックを入れた得点を競う競技である。 このときの選手やパック の運動をモデル化して考えてみよう。 図1に示すように、水平なスケートリンク上に直交するx軸 軸をとり、原点をOと する。 まず点で静止しているバックに向かって, 選手Aがy軸上を正の向きに速さ で、選手Bがx軸上を正の向きに速さで,それぞれ等速直線運動をしている場合を 考える。ただし, A. B., バックの運動はいずれもxy平面上で行われるものとし, A. B. バックの大きさはいずれも無視して考えるものとする。 点QでBがバックを受け取った瞬間に AとBの位置のy座標は同じである。 図3の ように、y軸の正の向きに速さで等速直線運動をするBは、点Qでバックを受け取る と同時に、パックを点Qからある速度で打ち出した。 y軸の正の向きに速さで進むB から見て,パックはある向きに速さで進むように見えた。 Aは, B がパックを打ち出 した瞬間に速さを2Dまで急に加速し、その直後から,y軸の正の向きに速さ2Dで等速直 線運動をして, y軸上の点Gでバックを受け取ることができた。 20 (0.2) バック Q L 図 3 Bからみたバーター3~ ベクトル・ スティック バック パック ° 問4Bがパックを打ち出してから, A がパックを受け取るまでの時間はいくらか。 v Lを用いて答えよ。 (1-1)=2vt. (-40 全体を見た図 真上から見た図 図1 -51- -53- ②Dky 289 5412 17 JK

47がわかりません

(2) 点AとCで力学的エネルギーは保存 ×0.50x02+1/23 ×50×0.202 =1/2×0.50ײ + 1/2×50×0.102 022=3.0 02=√3.0=1.73m/s B C 1.7m/s 1212 ×0.50×12 12 1 - × 50 × 02 15 ×0.50×22 ×50×0.102 2 類題17 なめらかな水平面上で, ばね定数 1.0×102N/m の軽いばねの一端を壁に固定し,他端に賛 量 0.25kg の物体をつなぐ。 ばねの伸びが 0.10mになるまで物体を引いて,静かにはなした。 次の各問に答えよ。 問47 (1)ばねが自然の長さになったとき, 物体の速さは何m/s か。 (2) ばねの縮みが 6.0×10mになったとき, 物体の速さは何m/sか。 ばね定数 k[N/m〕の軽いばねに質量m[kg]のおもりをつるすと, ばねが伸びて, おもりは位置Oで静止した。 おもりをばねが自然の長さになる位置までもち上 げ,静かにはなすと, おもりは落下し始めた。 重力加速度の大きさを g [m/s] と して,おもりが0を通過するときの速さを求めよ。 TRY おもりが上がる高さを予想しよう MOVIE 図のような装置で、振り子のおもりを静かにはなすと, 糸が釘に接触 した後, おもりはア~ウのどこまで上がるだろうか。 また. そのよう になる理由を考えよ。 106 第1章 運動とエネルギー 20 5 ス と

英検のライティング書きました！ 添削はチャッピーにお願いしようかなと思うのですが、チャッピーに採点してもらった際に推定スコアが自分が思うより高すぎたので750点中何点くらいの英作文なのかを教えていただきたいです！ TOPIC: Will artificial intelli... 続きを読む

この問題の意味がわかりません…

子固定法 x,y,x+y≦2を同時に満たすx,yに対し, z=2zy+ax+4y の最大値を求めよ.ただし,aは負の定数とする。 逆手流使ってもやこしくなる (東京経済大,改題) 1文字固定法 例題 12 や 13 のときと違い,本間では2変数x、yの間には等式の関係はない. こういう本格的な2変数関数を扱うときの原則は, イコールの式じゃない とりあえず, 2変数のうちの1変数を固定してしまう (定数とする) という考え方である. 仮に,yが整数だとして本間を考えると,0,1,2の値を取る.そこで, y=0, 1, 2のそれぞれの場合について, æの1変数関数であるぇの最大値をそれぞれ Mo, M1,M2 とす ると,求める最大値は, Mo, M1, M2 のうちの最大のもの であることは明らかであろう.例えば,日本を3ブロックに分けたときのそれぞれの優勝者を Mo, M1, M2 とすると,日本一の者はこの3人の中にいるはず、ということである Mo, M1, M2 はいわばブロック予選の勝者で, そういう勝者を集めておこなった決勝戦の勝者こそが, 真のチャンピオンであるということである. 「とりあえず1文字を固定する」 というのは数学の重要な考え方の1つなので,きちんと身につけて おこう. 解答 y≧0, x+y≦2により, x≦2である。 よってxの範囲は, 0≦x≦2.......... ① とりあえずに固定すると, z=2ty+at+4y. これをyの1次関数と見て, ・・☆ z=(2t+4)y+at (0≦y≦2-t) 2t+4>0により, これは増加関数であるから, x を tに固定したときのzの最 大値は,y=2-tのときの (2t+4) (2-t)+at=-2t2+at+8 ・② である.ここで, tを動かす. すなわち、②をtの関数と見なす. ①により,tの 定義域は 0≦t≦2であり,この範囲では, α<0により②は減少関数であるから, t=0で最大値 8をとる. 以上により, 求める最大値は8である. ???? æを定数にする. (x を定数とす る) ②はブロック予選の優勝者 (たと ←えば 「x=1ブロック」の優勝者 はα+6である) 22, at はともに減少関数 (グ ラフを考えれば明らか ). 322 注 上の解答の流れをもう一度説明しよう. x0,y,x+y≦2を満たす点(x, y) は右図 網目部上にある. P(x, y) がこの網目部を動くと きのzの最大値を求めればよい. YA 2 2-t y=2-x とりあえずを固定 (右図ではx=t に固定) す ると,点Pは右図の太線分上を動く. このときの の最大値が②である。 図の太線分を,0≦t≦2で動 かせば、網目部全体を描くので,②を 0≦t≦2 で動 かしたときの最大値が求める値である. まとめると, 1°xtに固定, yの関数と見る. 2°y を動かして最大値を tで表す. 3°°の式を関数と見て、その最大値を求める. 14 演習題 (解答は p.60) 平面内の領域-1≦x1, -1sy≦1において 1-ax-by-axy 0 2 x x=t yが太線分上を動くとき,☆によ り はyの増加関数であるから, CO の最小値が正となるような定数a, b を座標とする点 (a, b) の範囲を図示せよ. y=2-tのとき最大となり, その 最大値が ② である. ( 東大文系) 1文字固定法の威力が分 かるはず. 47

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