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数学 高校生

数にBCの青チャート重要。例題6のn桁の数と決定と2項定理のところです 例題を見てもなかなか理解できないので、教えてください🙇

付して 2通り 重要 6桁の数の決定と二項定理 (1)次の数の下位5桁を求めよ。 (ア) 101100 (イ) 99100 2951900で割ったときの余りを求めよ。 00000 21 [類 お茶の水大] 基本1 指針 (1)これをまともに計算することは手計算ではほとんど不可能であり、また、それ を要求されてもいない。 そこで、次のように 二項定理を利用すると、必要とされ る下位5桁を求めることができる。 (ア) 101=(1+100)TO=(1+102) 100 これを二項定理により展開し、各項に含ま れる 10" (nは自然数) に着目して, 下位5桁に関係のある範囲を調べる。 (イ) 99:00=(-1+100)=(-1+10) 100 として,(1) と同様に考える。 (2)(割られる数)=(割る数)×(商)+(余り)であるから, 29900で割ったと きの商をM, 余りを とすると, 等式 29= 900M+r (M は整数,0≦x<900) が成 り立つ。2930-1)であるから,二項定理を利用して (301) を 900M+r の形に変形すればよい。 (1) (ア) 101100(1+100)=(1+102) 100 1 1 3次式の展開と因数分解、二項定理 解答 =1+100C×102+100Cz ×10 +10° XNl =1+10000+ 495×10 + 10°×N 展開式の第4項以下をま とめて表した。 (Nは自然数) この計算結果の下位5桁は,第3項 第4項を除いて 10"×N(N, n は自然数, n≧5) の項は下位5桁の 計算では影響がない。 (イ) 991=(-1+100)1=(-1+102)100 飲 も変わらない。 よって, 下位5桁は 10001 =1-100C×102+100C2×10^+10°×M =1-10000+49500000 +10°×M =49490001+10°×M (Mは自然数) この計算結果の下位5桁は,第2項を除いても変わら ない。 よって、下位5桁は 90001 (2) 2951(30-1)さえもうる =3051-51C1×3050+ -51C49×302+51C50×30-1 展開式の第4項以下をま とめた。なお,99100 は 100桁を超える非常に大 きい自然数である。 900302 (-1)"は =302(304-51C1×3048 + -51C49) +51×30-1 r が奇数のとき -1 が偶数のとき 1 1529=900+629 =900(304-51C1×304+- - 51C49) + 1529 od=900(30-51C1X301851C49+1)+629 ここで, 30-51C×30 - 5 1 C 49 +1 は整数である から 2951900で割った余りは 629 である。 S+8= = 200 [Sp

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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

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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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