（3）の部分分数分解の仕方に納得いきません なぜXとX^2とX -1に分けられるのでしょうか？

頻出 ★☆☆ 例題 142分数関数の不定積分 次の不定積分を求めよ。 (1) 12x²-x-2 dx (2) (2) S dx (1)~(3) いずれも f'(x) f(x) 次数を下げる の形ではない。 (x+1)(2x+1) dx 頻 (3)√x²(x-1) 次数下げが、 わからん (1) Re Action (分子の次数)≧(分母の次数)の分数式は、 除法で分子の次数を下げよ B 例題 17 (2), (3) 分母が積の形部分分数分解 1 a b x+1 2x+1 (2) (x+1) (2x+1) 1 (3) x²(x-1) ax+6 x2 C +. a b x-1 + + x 17 x² x-1 Action» 分数関数の積分は,分子の次数を下げ、部分分数分解せよ 2x²-x-2 dx = √(2x-3+x+1)dx (1) S2 x+1 1 -1)、 61 (x+1)(2x+1) はらうと より 52x =x 2-3.x +log|x+1+C a + a, b, c の値を求める 4 分子を分母で割ると 2x-3, 余り 1 不定積分 b とおいて, 分母を部分分数分解 x+1 2x+1 a(2x+1)+6(x+1)=1 (2a+b)x+α+6-1 = 0 係数を比較すると, α = -1,6=2より (x J+1+ dx +1)(x+1)=(x+ 2 dx 2x+1 = -log|x +1 + log|2x + 1 + C (2a+b)x+α+6-1 = 0 はxについての恒等式で あるから 2a+b=0 la+6-1=0 )より sin 20 2 -dx 2x+1' = =10g | 2x+1 +C x+1 | = 2.1/23log|2x +1|+C 2 1 a b C 61 (3) + + x-1 うと x²(x-1) x ax(x-1)+6(x-1)+ cx2 = 1 (a+c)x2+(-a+b)x-6-1 = 0 係数を比較すると,α = -1,b=-1,c=1 より xについての恒等式であ るから fa+c=0 とおいて、分母をはら 部分分数の分け方 意する。 dx 1 1 1 + x2 x-1 1 問題141 -log|x| + 1 +log| JC ■142 次の不定積分を求めよ。 (1) √ x2+3x-2 x-1 dx x +log|x -1|+C x- +C JC (2) St 3x+4 d -dx (x+1)(x+2) -a+b=0 l-b-1=0 dx (3) √x(x + 1)² p.281 問題 142 269

三角比 ①単位円周上のPをcosθ、sinθと定義したのはなぜですか？ ②正弦定理を比で表せるのがよくわかりません教えてください

教えて欲しいです

12歳) 耳の中 含ま 0の 49 以下の問題を解答するにあたっては,必要に応じて 巻末の三角比の表を用いてもよい。 図1のはしご車を考える。 はしごの先端を A, は しごの支点をBとすると AB=35m で, はしごの支 「点Bは地面から2mの高さにある。 また, はしごの 角度は75°まで大きくすることができる。 93 (1分1点) A この先・ はしごの支点 B はしごの角度 2m 図1 (1) はしごの先端 A の最高到達点の高さは,地面からアイ mである。 (2) 図1のはしごは,図2のように, 点Cで, AC が鉛直方向になるまで下向き に屈折させることができる。 AC の長さは10mである。 図3のように, あるビルにおいて, 地面から26mの高さにある位置を点P とする。 障害物のフェンスや木があるため, はしご車をBQ の長さが18mと なる場所にとめる。 ここで,点Qは,点Pの真下で, 点Bと同じ高さにある 位置である。 B A 図2 C POOO 000 000 000 000 図3 (i) はしごを点Cで屈折させ,はしごの先端Aが点Pに一致したとすると, ∠QBC の大きさはおよそ ウになる。 ウ については,最も適当なものを,次の①~⑥のうちから一つ選べ。 ⑩ 53 ①56 ② 59 ③ 63 ④ 67 ⑤ 71 6 75 (はしご車に最も近い障害物はフェンスで,フェンスの高さは7m以上あり, 障害物の中で最も高いものとする。 フェンスは地面に垂直で2点 B, Q の間 にあり,フェンスとBQ との交点から点Bまでの距離は6mである。 このとき,次の①~⑥のフェンスの高さのうち, 図3のように、はしごが フェンスに当たらずに, はしごの先端Aを点Pに一致させることができる 最大のものは, エ である。 I の解答群 ⑩7m ① 10m ② 13m ③ 16m ④ 19m ⑤ 22m 25m

高一物理基礎です 95（1）、（ 2）の解き方がわかりません。sin 、cosはまだ習ってないので三平方の定理を使って解説して欲しいです🙇‍♀️

[知識 95. 摩擦のある斜面上の運動水平とのなす角が30℃の 粗い斜面上で,物体を運動させる。 物体と斜面との間の 動摩擦係数をμ', 重力加速度の大きさを」として次の 各問に答えよ。 (1) 物体を斜面に静かに置くと、下向きにすべり始めた。 物体の加速度を求めよ。 130% c 09. 辺 重 (1 (2 (2)物体に初速度を与え、斜面に沿って上向きにすべらせた。 斜面をすべり上が (3 いるときの物体の加速度を求めよ。 ●ヒント 物体がすべっている向きによって、摩擦力の向きが異なる。 00

緑線で囲った式から、青線で囲った式の間の計算過程が知りたいです。自分でも何度か計算してみたのですが分かりませんでした。教えてくださるとうれしいです🙇🙇

a=1+√3, b=2, c=√√6 >> C (4) 余弦定理により a²+b²-c² cos C= 2ab よって C=60° (1+√3)²+22-(√6) 2 2 (1+√3) 2 12

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

い

❓が書いてある途中式を教えてください

144 (1)光子のエネルギー hv=hと電子の運動エネルギーの和が保存し 8-n h=h+mv² D (2)光子の運動量と電子の運動量 mu より h ズ (3)② 08-a Av 8-a h h x: 入 = coso+mucosp ・・・ ② h y: 02/24 sino-musin p = ...3 h h mucoso = coso ...4 ④ 入 mv h 7/24sine h 2 22 m² v² = h²-2. h. h cose + 22.6 ③ より musing = sin ④ ⑤より (cos' Φ + sin' p = 1 を用いてΦ を消去) h² I ベクトル関係にも 目を向けるとよい ･･･⑥(cos' + sin' = 1 を用いた) 左辺は ① を用いて m'v'=m・2hc とし、両辺に' を掛ければ ? 入 2mhc (1'-1) = h² X + 1/7 - 2 cos 0 ロー OH h 与えられた近似式を用いると '-1=2me (2-2cose) mc (2-2 cos 0) = mc = (1 - cos 0) なお、灰色の三角形に余弦定理を適用すると, ⑥はすぐに得られる。 h...②' (4) ② ③ で 8=90° とすると mucosΦ = 入 - mu sin + = h ... 3

この問題のコ～セまでは解けたのですが、ソ～トまでを解くことが出来ませんでした。 解き方を教えて欲しいです。 よろしくお願いします！

ソ 2 + スセ をとり0= サシ 2) f(e)=- sin コ と変形できるので, f (0) は最大値 テトをとる。 タ チツ のとき最小値