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物理 高校生

(5)物体Aにかかる摩擦力の向きがわかりません。 答えには右向きに摩擦力がかかる、とあります。 問題文に、「物体Aは台車を動かし始めると同時に台車上で滑り始めた」とありますが、どっち向きに滑ったのかが分からないので摩擦力の向きも判断できないと思いました。 なぜ右向きなのか教... 続きを読む

Ⅰ 物体の運動に関する以下の問1~問3に答えよ。 重力加速度の大きさを g[m/s] とする。 物体および台車は,以下の各図で紙面内を運動するものとし, 水 平方向の加速度, 速度および変位は, 紙面に向かって右向きを正とする。 また, 床 は水平であるとし、物体の大きさは無視できるものとする。宝 を下る と 問1 質量m[kg]の物体Aが床上に静止している。 図1のように一定の水平な力 F〔N〕を作用させ始めたところ、物体Aは力Fの作用と同時に床上を滑り始め た。物体Aと床とのあいだの動摩擦係数をμとする。 O (1) 滑り始めてから時間 T〔s] の間の物体Aの変位を求めよ。するとき、 (2)距離x] [m〕 滑る間に物体Aが力Fと摩擦力からなされる仕事の和を求め よ。 (3)物体Aが滑り始めてから距離x進んだところで力Fを作用させるのをや めたところ, 物体Aはさらに距離 x2 [m]を滑って静止した。 x2のxに対す る比を求めよ。 X1 物体 A F m 床 図 1

未解決 回答数: 1
物理 高校生

この問題の問4、問5が分かりません。 答えと解説、両方ともお願いしたいです。

2 軽くてなめらかに動くことのできるピストンの付いたシリンダーを考える。 以下の問いに答え よ。 なお、解答用紙には答えに至る説明あるいは計算過程も記述せよ。 ( 60点 ) 問1.はじめはピストンが固定され、図のようにシリンダー内が薄い仕切り板により体積 1/3V[m²) および 1/2 V[m])に区切られているものとする。 体積 1/32V[m]の部分には温度 [K] 圧力 3P [Pa〕の単原子分子理想気体が入れられており,もう一方の部分は真空状態になっている。 この状態から内部の気体がピストンの外に出ないように仕切り板を静かに取り外し、 十分時 間が経った後の状態を状態 A とする。 状態 A の気体の圧力を求め, V, TP のうち必要な ものを用いて表せ。なお、この過程においてシリンダー内の気体は断熱状態に置かれている ものとする。 3P'v=Q+ 3 13 3 3P. T 真空 E PV 状態 Aの気体に対して,ピストンを固定したまま熱量 Q, [J] を加えたところ、 気体の圧力が上 昇した。 この状態を状態Bとする。 次に, 状態Bからピストンの固定を外し、 気体の温度を一定 に保ったまま, 気体の体積が2V[m²〕になるまでゆっくりと膨張させた。 気体が膨張した後の状 態を状態C とする。 ここで状態Cの圧力は状態 Aの圧力よりも大きかった。 その後,状態Cか ら気体の体積を保ったまま、 気体の圧力を状態 Aと同じにした。 この状態を状態Dとする。 最 後に,状態Dから気体の圧力を保ったまま、 気体の体積を状態 Aの体積まで圧縮した。 問2. 状態 B の気体の圧力を求め, V, P, Q」 を用いて表せ。 問3. 状態Cの気体の圧力を求め, V, P, Q を用いて表せ。 問4. A→B→C→D→Aの一連の過程を熱機関のサイクルとみなしたとき,このサイクルに おいて気体が外部に対して正負にかかわらずゼロではない仕事をした過程はどこか。 対応す る過程を下記の(a)~(d)から全て選択し, 解答欄の所定の場所に記入せよ。 また, 過程B→C において気体に加えられた熱量を Q2[J]としたとき, サイクル全体で気体が外部にした仕事 の総和を求め,V, P. Q2 を用いて表せ。 (a) A-B (b) B-C +Q 2V (c) C-D (d) D-A 7. 問5. 問4のサイクルにおける熱効率を求め, V, P. Q, Q2 を用いて表せ。 ご PV @a,+PV. 3 2 Q,+P EV

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国語 中学生

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

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