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化学 高校生

(2)(3)の問題が分かりません。グラフの書き方&答えの求め方を教えてください。

12 ア 解答 4 フッ化カルシウムCaF)を主成分とする蛍石は、不純物の影響で、 天然には紫 や緑、青、ピンクなど様々な色の鉱物として産出することが知られている 2025年7月にアニメ化された 「瑠璃の宝石」 を見たAさんは、第3話で主人公の ルリが廃坑の坑道内で発見した蛍石の色と純度との関係を探究するため、 聖地 巡礼も兼ねて、舞台のモデルとなった岐阜県の笹洞蛍石鉱山を訪れ、 鉱物採集 ツアーで採掘した蛍石の純度を調べることにした。 下表は、笹洞蛍石鉱山の鉱物採集ツアーで採掘した蛍石の純度を推定するため に行った実験の結果であり、 蛍石40gを濃硫酸で溶かしてフッ化水素 HF を発生 させたときの、加えた濃硫酸の体積と発生したフッ化水素の体積との関係をまとめた ものである。 下の各問いに答えよ。 ただし、フッ化水素の体積は0℃、 1.0×105 Paに換算した値とし、蛍石 に含まれるフッ化カルシウム以外の成分は、濃硫酸と反応しないものとする。 加えた濃硫酸 (mL) 5.0 10 15 20 25 30 発生した HF (L) 14.0 8.1 12.1 16.1 17.9 17.9 mol (1) フッ化カルシウム CaF2 と濃硫酸H2SO4 からフッ化水素 HF が発生する反応 を化学反応式で表せ。 (2) 横軸を、加えた濃硫酸の体積 (mL)、 縦軸を、 発生したフッ化水素 HF の 体積 (L)として、 表の値をグラフで表せ。 3) 笹洞蛍石鉱山で採掘した蛍石40gと過不足なく反応する濃硫酸の体積は何mL か、グラフから求めよ。 (4) 加えた濃硫酸のモル濃度は何mol/L か、 (3) の数値から求めよ。 5 (4)を質量パーセント濃度に換算すると何%か、 求めよ。 ただし、濃硫酸 の密度を1.8g/cm²とする。 0.512 81400 740 (6) 笹洞蛍石鉱山で採掘した蛍石の純度は何%か、求めよ。 28 ¥80 THE 350 0.0175 14040 740 1000 ins (7) アニメの原作では、ルリが発見した蛍石の色が何色であるかが示されていない。 蛍石の色と純度との関係について考察を深めるとき、Aさんは次にどのような 手順で探究活動を進めればよいか、下の「考えるための技法」 を参考に、あなたの 考えを簡潔に説明せよ。 2 「考えるための技法」 07 順序付ける、比較する、 分類する、関連付ける、 多面的・多角的にみる、 理由付ける、 見通す、具体化する、 抽象化する、 構造化する 1.02 1.02 22,4 408 204 CaF2+H2504 - 24 F + Ca504 204 0.51 40g 22848

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数学 高校生

階差数列の問題です。 それぞれの式が何を表しているのかがわからないので説明がほしいです。 また、できれば解く流れを言葉で説明していただけるととても嬉しいです。 よろしくお願いします🙇‍♀️

思考プロセス 例題 286 階差数列[2] 次の数列の一般項を求めよ。 3,5,8, 14, 25, 43, 70, 108, 159, 規則性を見つける Re Action 規則性が分かりにくい数列は,階差数列を考えよ 例題285 規則性が分かりにくい {an} 3, 5, 8, 14, 25, 43, ... -1 an = a+bk k=1 n-1 bn=b₁+Σck k=1 階差( {bm}: 2 3 6 11 18 → Ck さらに 階差 {cm}: 1 3 5 7 規則性が分かる Cn ⇒ cn = □ Action » 規則性が分かりにくい階差数列は,さらに階差を考えよ 解 与えられた数列を {an}とし, {an}の階差数列を {bm}, {bm} の階差数列を {c} とすると {a}: 3, 5, 8, 14, 25, 43, 70, 108, 159, {c} {a}の第2階 数列という。 階差数列{6}の規則性が 分かりにくいときは らに{6}の階差数列をと る。 -)+(-)-9 {6}:2,3,6, 11, 18, 27, 38, 151, {C}: 1,3,5,7,9, 11, 13, {C} は,初項1, 公差2の等差数列であるから Cn=1+(n-1) ・2=2n-1 よって, n≧2のとき n-1 bm=by + c =2+2(2k-1) k=1 k=1 =2+2=(n-1)n-(n-1) =n2-2n+3 1.81 Erg n=1 を代入すると2となり, 61 に一致する。 +g=b1=2 ゆえに, n≧2 のとき n- an=a1+2bk=3+ (k²-2k+3) 1-8 +1= k=1 (n-1){(n-1)+1) Bbn=n²-2n+3 n=1のときも成り立つ か確認する。 k=1 =3+1/2 (n-1)n(n-1)-2.11(n-1)n+3(n-1) == 6 n(2n²-9n+25) n=1 を代入すると3となり,αに一致する。 したがって an = n(2n²-9n+25) 2e k=1 = 1 Dan = n(2n-9n+25) がn=1のときも成り 立つか確認する。

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数学 高校生

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

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数学 高校生

問四解説して欲しいです 赤で書いてある答えは、AIの答えなので、確実ではないです

D [注意]4は選択問題です。 3:波(物理基礎 ) 4: 平面運動 剛体(物理) 【物理 選択問題】 2題から題を選択 4 次の文章 (III)を読み、後の各問いに答えよ。 (配点 25 ) I スケートリンクで二人の選手がアイスホッケーの練習をしている。 アイスホッケーとは、 スケートリンク上で「スティック」とよばれる状の用具を用いて、「パック」とよばれる円 板を打ち合い。 ゴールにパックを入れた得点を競う競技である。 このときの選手やパック の運動をモデル化して考えてみよう。 図1に示すように、水平なスケートリンク上に直交するx軸 軸をとり、原点をOと する。 まず点で静止しているバックに向かって, 選手Aがy軸上を正の向きに速さ で、選手Bがx軸上を正の向きに速さで,それぞれ等速直線運動をしている場合を 考える。ただし, A. B., バックの運動はいずれもxy平面上で行われるものとし, A. B. バックの大きさはいずれも無視して考えるものとする。 点QでBがバックを受け取った瞬間に AとBの位置のy座標は同じである。 図3の ように、y軸の正の向きに速さで等速直線運動をするBは、点Qでバックを受け取る と同時に、パックを点Qからある速度で打ち出した。 y軸の正の向きに速さで進むB から見て,パックはある向きに速さで進むように見えた。 Aは, B がパックを打ち出 した瞬間に速さを2Dまで急に加速し、その直後から,y軸の正の向きに速さ2Dで等速直 線運動をして, y軸上の点Gでバックを受け取ることができた。 20 (0.2) バック Q L 図 3 Bからみたバーター3~ ベクトル・ スティック バック パック ° 問4Bがパックを打ち出してから, A がパックを受け取るまでの時間はいくらか。 v Lを用いて答えよ。 (1-1)=2vt. (-40 全体を見た図 真上から見た図 図1 -51- -53- ②Dky 289 5412 17 JK

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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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