どなたかこの文を添削してください🙇 また、違う言い回しなどもあればお願いします

①ヤングの実験でsinθの値がtanθに近似できるのはスクリーンまでの距離Lに比べてxがとても小さいからですよね？そうであれば、写真に自分が書いたような状況でもsinθはtanθに近似できてしまうのですか？ ②ヤングの実験はLを長くした前提でやってるんですか？例えばスクリ... 続きを読む

リット う。 験 47 S2 0 S2 S1 5795 b JO ・S1 12 H d sine 10000 l P x→〇

これらの文の構造把握を教えてください。 お願いします！！！ カッコについては2枚目にあります！

【1C】 全文を構造把握して下線部を訳せ。 [AS] Our idea of time being a collection of minutes, each of which must be filled で S V with some business or amusement, is quite unfamiliar to *the Greeks. For the man who lives in a pre-industrial world, time moves at a slow and easy pace; *he does not care about each minute, for he has not been made aware of the (B) existence of minutes. * the Greeks : ギリシャ人 (ここでは古代ギリシャ人のこと) he: ギリシャ人

マーカーを引いたところが求められません。どなたか解説お願いします🙇‍♀️

69 sine+cos: √3-1 90°<<180°のと 2 *, sino coso, sin³0+ cos 0, sino-coso, 1 tane の値を求めよ。 tano

物理についての質問です。原子物理学についてです。波長は求められたのですが、加速電圧を求める際にわからないことがあります。問題では反射電子線の強度が極大となる時の加速電圧を求めよとありますが、回答では、光の干渉で強め合う条件を使って、加速電圧を求めています。強度と干渉の関連が... 続きを読む

12/1 出題パターン 12/10 T そのまま 出る! 90 電子線回折 1/10 電圧 V で加速した電子線を間隔 dで並ん入射電子線反射電子線 だ原子面と 0 の方向に照射し, 0 の方向に 散乱される電子線の干渉を考える。電子の質 量をm,電気量を-e. プランク定数をん とする。 日 A . ボー 電気量 ものと 定数を ここで電子線の波長を求め、 反射電子線 の強度が極大となるときの加速電圧Vを 求めよ。 解答のポイント! 光の干渉と全く同様に, 電子波 波長 h mv の干渉を考える。 解法 図 26-10 のようにコンデンサーを用 いて,電子を加速する。 ここで力学 的エネルギー保存則より, ( m 1 0 (-e) (-V) = + mv2 後 m M 2 後 引力 m 電子を波 結晶内原子 VV電圧Vで加速する」とき たら、必ずこの図を描く [OV +/800 (4) (5) 原子 粒子と まま出 を用 る。 めの v = B/2eV + -ev とみなす omniel (1) 子 m as V h よって,電子波の波長は、 入= mv 9800 0200 h h 図26-10 λ== mv √2meV ♥nie Onie um. 14 図26-11 で光の干渉の3大原則: その1 よ り (光波の干渉と同じ) 強めあう条件は, 干渉 2xdsin0n (n:正の整数) 行路差 ①を代入して, nh 2d sine = √2meV n²h² V= 8d² me sin²0 (ここまで自力で導けるように!) 290 漆原の物理 原子 DAT 今 (4) 行路差 図26-11 み い る (2) ば

三角関数の問題です。 (3)を例に教えていただきたいのですが、tanθを求める際に単位円を使うことができません。 SinθはY軸、cosθはx軸、tanθは傾きということは理解していて、sin、cosを求める際に単位円を使うことはできます。 しかしtanθの単位円を書こう... 続きを読む

(−1<<π) π (2) 2 cos 30+ √2 > 0 (0 ≤ 0 < 1/1) ④ 次の方程式、不等式を解け。 3 (1)sin' = 4 0 1 (3) -1≤tan < 2 √√3 3章 9 三角関数 3 (1) sin20 より sin0 = ± √3 4 2 32 √√3 sine = を満たす0は 2 10 1 x T 0 = 3 √√√3 13 sine = 2 +2, π+2nπ (n は整数) 13 を満たす0は VA 2 4 5 0 = +2nπ, -π + 2nд 3 3 -1 x したがって, 求める解は πT 2 +nπ, = π+n (n は整数) 3 悟二一夜 √3 の範囲に制限がないか 1 (2) 2cos3+√2 >0より cos 30 ① 一般角で答える。 /2 4 3 π 3 π 3 π = +πであるか 0≤0< より 0 ≤ 30< π 2 2 ら、 -πはこの解に含ま ①②の範囲で解くと, 右の図より 5 れる。 πも同様。 3 3 5 3 0 ≤ 30< <30 < π V2. 4 4 2 10 1x 2 これより,求める解は πT 5 0≤ 0 < 4' 12 << (3)<<πより 0 π 2 << -0 ・① 2 > 2 30 (=α) のとり得る値 の範囲を確認する。 YA y=cosa 1 34 540 44 ―π 32 ―π a 1 y=-- √2 (=α)のとり得る値 2 の範囲を確認する。

なぜ青線の式になるのか、赤線はどうやって出したのか教えて欲しいです！画面見にくくてすみません🙇🏻‍♀️

△ABCにおいて, a = BC, b=AC, c = AB とし, 8 = ∠ACB と置く。 い ま, a + b = 10. c = 27 で △ABCの面積が6, 3 であるとする。 このと き 余弦定理から c² = (a + b)² ア ab (1 + cos0) となるので、 ab (1 + cose)= イウ である。一方で△ABCの面積が6, 3 であるから, ab (1 + cose) = I ab sin すなわち 1 + cos = H sin 0 である。 この両辺を2乗して式を整理すれば、 1+ cos0= オ オ cos 8 ク となり,cos6= sin 8 と求まる。 キ ケ 従ってa<bとすれば, a E b サ である。また,△ABC シス の外接円の面積は、 となる。 セ

なぜ青線の式になるのか、赤線はどうやって出したのか教えて欲しいです！画面見にくくてすみません🙇🏻‍♀️

△ABCにおいて, a = BC, b=AC, c = AB とし, 8 = ∠ACB と置く。 い ま, a + b = 10. c = 27 で △ABCの面積が6, 3 であるとする。 このと き 余弦定理から c² = (a + b)² ア ab (1 + cos0) となるので、 ab (1 + cose)= イウ である。一方で△ABCの面積が6, 3 であるから, ab (1 + cose) = I ab sin すなわち 1 + cos = H sin 0 である。 この両辺を2乗して式を整理すれば、 1+ cos0= オ オ cos 8 ク となり,cos6= sin 8 と求まる。 キ ケ 従ってa<bとすれば, a E b サ である。また,△ABC シス の外接円の面積は、 となる。 セ

どうして153番では1番最初の位置エネルギーを考えないのですか？152番では最初の位置エネルギーをUaと置いているので、153でもそのようにやろうと思ったらうまく行きませんでした。

[知識] 第Ⅰ章 運動とエネルギー 152. 連結された物体と摩擦 図のように,粗い水平 A 面上に置かれた質量Mの物体Aが,なめらかな滑車 を介して,質量mの物体Bと軽い糸でつながれている。 Bを静かにはなすと, Aが距離Dだけすべり, 水平面 M 10000000 D→ B m 上に固定された軽いばねと衝突して, ばねをxだけ押し縮め, 物体A,Bの運動が停止 した。 Aと面との間の動摩擦係数をμ, 重力加速度の大きさをg とする。 Aがばねと衝突する直前の, 物体AとBの運動エネルギーの和と速さを求めよ。 (2)Aがばねと衝突してから停止するまでの間において, ばねの弾性力による位置エ ネルギーの変化を, m, M, D, x, μg を用いて表せ。 思考 記述 三角比 (和歌山大 改) 20.M A B m 153. 動摩擦力と仕事図のように,水平とのなす角が 0の粗い板の上に、質量Mの物体Aを置き, 軽いひもの 一端をAにつなぐ。 ひもは板と平行に張って滑車にかけ, ひもの他端に質量 m (m <M)の物体Bを鉛直につり下 げる。 この状態から物体Bを静かにはなしたところ, 物 体Aは板に沿って下向きにすべり始めた。 Aが板の上を 距離すべりおりたときについて,次の各問に答えよ。 ただし,重力加速度の大きさをg, 板と物体Aとの間の動摩擦係数をμ'とし, 滑車はな めらかに回転できるものとする。 (1) 距離すべりおりたときの物体Aの速さを”とする。 A, B 全体の力学的エネル ギーの変化量 4Eを, M, m, 1, 0, vg を用いて表せ。 (2) 物体Aの速さ”を,M,m, 1, 0,μg を用いて表せ。 ach (3)この運動における物体Aの力学的エネルギーの変化量 ⊿EAは,正,負, 0 のいず れか。 理由とともに答えよ。 ( 12. 奈良女子大改) 例題10

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