物理について質問です 解説の傍線部はどのようにしたらこのような式になるのか教えていただきたいです🙇🏻‍♀️

228 誘電体の挿入■ V[V] の電池をつないだ電気 容量C [F]の平行平板空気コンデンサーがある。 次の(1), V (2)のように、両極板間に比誘電率 &r の誘電体を入れた 238 場合について, コンデンサーに蓄えられる電気量をそれ ぞれ求めよ。 図1 (1) 図1のように,極板間の右半分を誘電体で満たした場合の電気量 Q」 [C] 図2 (2)図2のように,極板間の下半分を誘電体で満たし、その誘電体の上面を厚さの無視で きる金属板でおおった場合の電気量 Q2 [C] 例題 44,237,239

こういうタイプの連立方程式の解き方が分からないんですけど分かりやすい解き方を教えてください🙏 (こういうタイプとは下にX＋YとX－Yが付く計算です。分かりにくくてすみません）

2 1 + =7s (3) x+y 3 x-y 1 =-2 x + y x-Y

このラ変連体（ウ段）の意味がわかりません。例 解説お願いします。例があったら嬉しいです🙇🏻‍♀️ワガママですみません、🙇🏻‍♀️よろしくお願いします。

終止形 う変連体 (ウ段音) べく べく べし べき 20べし べけれ ○ べから べかり べかり べかる べかれ べかれ 形容詞 まじく まじく まじ まじき まじけれ 21 まじ TO まじから まじかり まじかり まじかる まじかれ まじかれ 2 らま らみ らむ らむ らめ らめ 四段 2 なり なら なり なり なる なれ なれ 変 + ゆり めり める あれ れ 推量(~だろう) )可能(~できる) ⑤命令(~せよ) 打消推量(~ないだろう ③不可能(~できない) 禁止(~するな) ごろ〜 現在推量(今 現在の原因推量(どう 現在の伝聞婉曲(~7 伝聞(~とかいう・ ②推定(~ようだ・〜が ①推定(~ようだ) ②婉曲(~ようだ) ④当 ⑥滴 て

友達からの質問です。0.8がこの表のこの位置に来る理由がわからないらしいです。右が0.5なら収まりきらないんじゃないかって思うそうです。なんて説明してあげたらいいのか分からないので分かりやすい説明があったら教えて欲しいです🙇‍♀️💦

第2章 統計的な推測 練習問題 80 1個のさいころを100回投げて、 奇数の目が出る回数を X とするとき、 次の確率を求めよ。 P(50≤x≤60) m=100×2=50 = よって2=X-50 hoox=5 P(X=63)=P(22.6)=(2≦o)+P(0≦x≦2.6) (2) P(X≤63) P(50≦x≦60)=P(0≦2≦2) =P(2)=0.4772 =0.5+P(2.0)=0.5+α49534 =0.99534 ③ P(4 P (41≦x≦58) 出 ④P (4P(X≧54) = P(-1.82≤1.6) P(2≧0.8)=P(230) P(0.8) 1.8 = P(-1.8≤250)+P(0≤2≤1·6) -05-P(0.8) -0.5-02881-02119 P (DEZE 18) + P(UEZ§ 1. () D(118)+P(16):0.4641+04452 =0.9093

アなのは分かるのですが、なぜウも当てはまるのかが分かりません💦教えてください🙏

次の〜エのそれぞれの条件にあてはまる 四角形ABCD が、 必ず平行四辺形となるものを すべて選びなさい。 AB//DC, AB=DC である四角形ABCD AB//DC AD=BC である四角形ABCD ウ AB//DC ∠A=∠Cである四角形ABCD AB//DC ∠A=∠Dである四角形ABCD

この問題の答えがなぜ未然形になるのか教えてください🙏

さ アサガオを育てて、花を咲かせた。

(6)はなぜ7x＋21ではないのですか？

(4) 6 - √3 6√√3 を計算しなさい。 ん 2 7 26+3 (5)2次方程式 x2-7x-18=0 を解きなさい。 x+3 n =7x+21 (88-b) (6) 自然数nを7でわると,商がxで余りが3となった。 このとき, nをxの式 しなさい。 x = =x+3705 4cm

答えは「西」なのですがなぜその答えなるのかがわかりません。 どのように解くのか教えてください。

4 図4で,コイルに矢印の向きに電 流を流した。 このときa点に置い 図4 西 方位磁針 北 f f f f 東 南 電流の た方位磁針のN極は,東西南北の どの向きを指して止まるか。 向電

どういうふうにまとめたら良いのかがわかりません､､､ 大体で良いのでこの部分は入れないといけないという部分をまとめてくださったりしますか、？ 面倒くさいことですみません､､､

えることによって、コンピューターが「俳句の文法」を学習することが できる、ということです。この場合の「学習」とは、俳句を作れという 命令を与えられたとき、俳句の文法にのっとった語句の並びを作ること ができる、という意味です。 精度を上げるなら、相当によい句を生み出 すことができそうです。 では、その「よさ」の判断についても、コンピュ ーターは学習できるでしょうか。 文法の学習の場合と同様のプロセスを考えてみます。 学ばせる作例を、 よいものと不出来なものに分けて与えるなら、 コンピューターが旬の価 値の判定法を学習することを、少なくとも期待できます。 あらかじめ作 例をよいものと悪いものに分けることは人間の仕事ですが、咎めだてす るには及びません。 わたしたちも、学校で俳句を学んだとき、同じよう にしています。問題は、これらの作例からコンピューターが何を抽出で きるか、ということです。 コンピューターの学習とは、与えられた作例 の共通要素を統計的に抽出することです。俳句の文法のようにかたちや 組み合わせに関するものは、学習が可能です。 しかし、「よさ」 や 「拙さ は、既に個々の作例においてその要素を特定することが困難です。 当 然、それを統計的に処理することはさらに難しく、不可能ではないかと 思われます。 人間がプログラムすることを考えても、文法はプログラム できますが、「よさ」をプログラムすることは絶望的です。 それでも、AIが人間の知力を超えたという例を、わたしたちは確か に知っています。 囲碁や将棋で、そのためにプログラムされた最先端の AI(ロボットと言う方が分かりやすいかもしれません)が、一流の棋 士と対局し、この難敵を破ったという報道を、どなたも覚えておいでの ことでしょう。 その際、AIの指し手がプロの棋士たちの知らないもの だった、ということに驚かされました。この場合、人間がコンピュータ ーに教えられる、ということになります(その手を使う棋士が現れるか とが

どうやったらこんなにきれいに訳せるんですか？ 訳すコツなどが知りたいです🙇‍♂️

P これまでに発見されたいかなる社会も 笑顔に対して同じように反応する。 S No society has been found V that doesn't respond to the Smiles (in the same way way)]