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数学 高校生

こういう問題はこうやって場合分けして共通範囲をもとめて答えるってことはできないんですか?

基本 例題 34 絶対値を含む方程式・不等式 (基本) 00000 次の方程式・不等式を解け。 (1) 2-x|=4 (2)|2x+1|=7 (3) x2 <4 (4) x-2|>4 Op.55 基本事項 4 CHART & SOLUTION 絶対値を含むときは, 場合分けをして絶対値記号をはずすのが基本であるが,この例題の (1)~(4)の右辺はすべて正の定数であるから,次のことを利用して解く。 c>0 のとき 方程式 |x|=c を満たすxの値は x=±c 不等式 |x|<c を満たすxの値の範囲は-c<x<c 不等式|x|>c を満たすxの値の範囲は x<-c, c<x 答 (1)|2-x|=|x-2 であるから ||x-2|=4 ||-4|=|A| x-2= X とおくと よって x-2=±4 |X|=4 すなわち x-2=4 または x-2=-4 したがって すなわち したがって x=6,-2 (2)|2x+1|=7 から 2x+1=±7 2x+1=7 または 2x+1=-7 (3)|x-2|<4から -4<x-2<4 よってX=±4 優の 2 合 2x=6 または2x=-8| x=3, -4 各辺に2を加えて -2<x<6 (4)|x-2|>4 から したがって x-2<-4,4<x-2 x<-2,6<x ES [2 ←x-2<±4は誤り! x-2> ±4は誤り! INFORMATION b-α| は数直線上の2点A(a), B(6) 間の距離ととらえることができるから (p.41 照), x-2|は2点A(2) P(x) 間の距離を表す。 よって, 等式|x-21=4 と例題 ( (4)の不等式を満たすxの値や範囲は、次の図のように表すことができる。 A(2) からの距離が4

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英語 高校生

英文の文型の問題なのですが、前置詞句を( )でくくってMにするということは分かったのですが副詞と形容詞の判断の仕方がわかりません。形容詞は何となくものの程度を表す?と思っているのですがどのように判断したら良いですか?

Life on earth began in water, billions of years ago, and water sustains all life today. It cycles about endlessly, from rain to streams, from streams to rivers and from rivers to the seas. Sea water rises to the atmosphere as water vapor, then forms clouds in the cooler air and falls to earth again as rain. (関西学院大) 7 前置詞句は M になる 前の課の英文よりも長くて複雑そうですが,早速検討していきましょう。 太字になっている名詞 earth, water などの前にある on, in などの語は前置詞と れます。なぜなら、まさに名詞や代名詞、名詞と同じ働きをする語群(=名詞句・名 詞節)の「前に」 「置く」 「詞(ことば)」だからです。 on や in などの前置詞は,単独では何の働きもできません。 例えば、冒頭の例 Life on earth ... の on earth のように, 前置詞が 〈前置詞+名詞>の形で名詞を捕まえ て支配下に入れ、 前置詞句となって初めてM(修飾語) になります。 また, ここでの earth のように, 前置詞の支配下に入った名詞 (相当語句)を前置詞の目的語と呼びます。 前置詞句を( )に入れてSVを発見しよう 〈前置詞+名詞〉は,文中で形容詞句として名詞を修飾し、また副詞句として動詞・ 形容詞などを修飾しますが,このことが文を複雑に見せます。したがって、前置詞+ 名詞)を( )に入れて取り除くと, SVの発見はぐっと容易になります。冒頭の 題で試してみましょう。 4 [第1文 生命はの上の地球 生じたの中で 水 前に 何十億(のもの)からなる年 Life(on earth) began (in water), billions (of years) ago, S M Vi M そして 水は の生命を維持しているすべての生物 今日 and water sustains all life today. (等) S Vt (形) (副) M (副)

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数学 高校生

153の⑵のア ノートのようにといたらだめですか?

Date 3x3 (152) (1126=2212/2/logs/2/2 より大きい。よって 2/03223 1153 ・23底2はり大 3 1/ 3/09, 512 10:12 1002/588 1/2 x 4) 1 1093=17933 1legad=Pとおくと、W=h両辺を底とする対象をとると、 で Ploge a = loge for 2:2" a + 18% loge a to P=ca ②7/10M=tとおくと、an)=M(右)に代え Ploga: M = trsize (ar)² = M (130) 1² 1+ 2 flagaa t #loga a² = togah 5,2 1030 M 246 基本 例題 153 底の変換公式 0000 a, b, cは1以外の正の数, p=0, M> 0 のとき, 次の等式が成り立つことを 示せ。 (1) loga b= loge b (底の変換公式) logca 基本 例題 154 (1)次の式を簡 (10g2 (2) (ア) 10g10 (イ) 10g37= (2)ア)10gaM=10gaM (イ) logab.logc=10gac p.243 基本事項 CHART & SOLUTION 底の変換公式の証明 おき換えにより指数の関係式に (1) 10gab=かとおくと = b この両辺のc を底とする対数をとる。 (2)(1) で証明した底の変換公式を利用する。 解答 HART & 底の変換公式 (1) 底の変換公 (2) (条件の 5=10÷2 (イ) 底をす 10 (1) 10gab=p とおくと a=b <A=B(>0) plogca=logcb 両辺のcを底とする対数をとると logea=logeb すなわち logcA=log&B 解答 ここで, α≠1 より 10gca≠0 であるから この断りは必要。 (1) (与式)= 10gcb p= log.a したがって loga b= log.b log.a (2) (7) loga M= loga M loga M loga a p Lloga M (イ) logablog.c=logab. logac = logac ←底をαにそろえて (2) (ア) 10: loga b loga b で約分する。 31g 1 loga b = - INFORMATION 上の例題や下のPRACTICE で証明した等式 logoa' logab.log.c=logac などは,覚えておくと計算に便利である。 logi (1) b= よって PRACTICE 153º PRACTI (1)

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英語 高校生

四角IIの⑶なんでpressingなんですか 過去にしたことじゃなくないですか

EXERCISES UNIT7のまとめ いけないの。 (答 First Stage Second Stage Step 1 基本問題 別冊 p.28) Step 1 各文の( )内から最も適切なものを選びなさい。 1) I tried (to move, moving, move) that table, but it wouldn't 2) It's three o'clock now. What do you say (to take, to taken) a coffee break? 3) Please forgive me THOST First Sta move. taking, to be (not for attending, not to attend, for not attending) your lecture tomorrow. 2)に入る動詞を下の[]内から選び、適切な形にして入れなさい。 1) A: I'm really looking forward to ( B: Me, too. I can't wait. A: You should avoid )part in the race. )up late before an exam. B: I know. I'll go to bed early tonight. 3) A: This machine doesn't work. B: Try ( achine doesn the red button. 4) A: I must get up at six tomorrow morning. B: Remember ( ) the alarm clock before going to bed. [press/take/set/stay] JOJIW 3 日本文の意味に合うように,( )内に適語を入れなさい。 1)君のユニフォームはとても汚れているね。 洗濯が必要だ。 Your uniform is very dirty. It ( ) ( ) 2)昨日は折り返し電話できなくてごめんなさい。 O First Sta First Stage Second Stag I'm sorry for( ) ( ) ( ) you back yesterday. 3)妹は夜怖くて,一人でトイレに行けません。 My sister is afraid () ( ) to the bathroom alone at night. 日本文の意味に合うように,( の動詞は適切な形にすること。 )内の語句を並べかえなさい。 ただし、下線部 1)その映画はすばらしかった。 二度見る価値があるよ。 That movie was fantastic, It (twice, is, watch, worth). 2) 私たちはジュディが時間通りに来ないことに怒っていた。 We were angry at Judy (not, for, come) on time. 3)私は次に何をするべきかを言われるのは好きではない。 I don't (to, tell, do, what, like) next. First Stage AQUARIUM×ART atoa Let's write abou 230

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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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