この置き換えする因数分解ってこれ以上簡単に計算する方法は無いんですか？ どなたか教えてください！！ ※白チャートです

題 8 O!! 33 例題 15 おき換えによる因数分解 (1) 次の式を因数分解せよ。 <<<基本例題 9, 12~14 >>> 発展例題 23 ①① (2) 2(x-3)2+(x-3)-3 (4) 4x²-y2+6y-9 1章 3 複雑な式の因数分解 (1) (x+y2-10(x+y+25 (3)(x+2x+1)-2 CHART TRAHO 同じ式やまとまった式は、1つの文字でおき換える GUIDE ( )の中の式に注目して、1つの文字でおき換える。 *A***Y 3 おき換えた文字を、もとの式に戻す。 2 公式を利用して,因数分解する。 (3) ( )の中の式は2乗の形で表される。 解答 ← これを忘れずに! 後の3つの項を-1でくくると,( )の中の式は2乗の形。 (1)x+y= X とおくと (x+y)2-10(x+y)+25=X2-10X+25 X-2 ・X・5 +52 因数分解 = (X-5)2 =(x-5)² =(x+y-5)2 (d)(3) X を x+y に戻す。 (2)x3= X とおくと 2(x-3)2+(x-3)-3=2X2+X-3= (X-1) (2X+3) たすきがけ ={(x-3)-1}{2(x-3)+3} 1 -1 → -2 =(x-4)(2x-3) (e 2 3 3 2 -3 1 (3)(x2+2x+1)-α²=(x+1)2-a² (g)(x)( ! ここで, x+1=X とおくと (x+1)2-α²=X2-d=(x+a)(x-α) ={(x+1)+a}{(x+1)-a} =(x+α+1)(x-a+1) (4) 4x2-y2+6y-9=4x²-(v2-6y+9)=4x²-(y-3) 2 ここで,y-3=Y とおくとさ 4x2-(y-3)²=4x²-Y2=(2x)'-Y'=(2x+Y) (2x-Y) ={2x+(y-3)}{2x-(y-3)} =(2x+y-3)(2x-y+3) ←x2+2・x・1+12 =(x+1)2 X を x+1 に戻す。 y2-2y3+32 =(y-3)² ◆Y を y-3 に戻す。 TRAINING 15 3 次の式を因数分解せよ。

分かりやすい解説お願いします

8 基例題 <<< 基本例 本 50 ド・モルガンの法則 全体集合の部分集合 A, B について ANB=AUB, AUB=A∩B(ド・モルガンの法則) が成り立つ。このことを,図を用いて確かめよ。 CHART & GUIDE 集合 図に表す 例えば,A∩B=AUBについては, ANB, AUB が表す集合をそれぞれ 図示して, 図示した部分が一致することを確認する。

基本151だと分散を求めるだけだからこの表( 平均値の下の表 )が必要で 基本154は相関係数を求めるからこの表( (2)の横にある表 )が必要ってことですか？

270 基 例題 本 151 分散、標準偏差を求める >発展例題17 あるTV番組で, 6人のゲスト出演者に YESかNO かで答える10個の質問に 答えてもらったところ, 各人の YES と答えた回数xは次のようになった。 3, 7, 9, 6, 4, 7 (1) (1) このデータの分散を求めよ。 (2)このデータの標準偏差を求めよ。 CHART & GUIDE 変量xのデータの値が x, xxで、その平均値がxのとき、 分散 s'は s²={(x-x)+(x2-x)²+ ··· +(xn−x)} n (偏差の2乗の総和) (分散)=(偏差の2乗の平均値)=(データの大きさ) (2) 標準偏差 s=√分散 (データの大きさ) es 解答 (1)平均値は JEW データの総和 36 x= =(3+7+9+6+4+7)= =6(個) データの大きさ 6 3 x x-x -3130 -2 1 (x-x)² 9 190 4 1 7 96 4 736 計 0 計24 24 よって, 分散 s2は s²= =4 6 (2) 標準偏差 sは s=√4=2(個) 「(人)橋(人)(人)合 02 12 28 もれなく計算するため、 偏差の2乗 (x-x) を 表にまとめた。 (偏差)の平均 ・標準偏差の単位は,デー タの各値の単位と同じ。 例題 本 15 (1) 20 CH で x

この解き方､考え方が分からないです どなたか解説お願いします！

263 <<< 基本例題 148★ 147 ・ある。 例題 149 ヒストグラムと箱ひげ図 141-3のヒストグラムに対応しているのを、~から1つずつ 度合いが べ。 (1) 5 10 15 20 25 30 35 40 (2) 6+ 5+ 4+ 3+ Qの ( 0510152025303540 0510152025303540 ヒストグラムで、階級は 20以上5未満,5以上 10 未満, … のように 5 10 15 20 0 25 30 35 40 とっている。 CHART -上組- 0000 52, 581 89, 96 + ータの範囲 -42), -55) に注目しても, 〇方が散らば O GUIDE ヒストグラムと箱ひげ図 最小値, Q1 Q2, Q3, 最大値を読みとる ①~③の箱ひげ図から、3つのデータのそれぞれの最小値と最大値は等しいことが読み とれる。 そこで,Q1 ~ Q3 を比較する。 3つのデータの大きさはどれも20で, それぞれの最大値と最 小値は一致する。 (1)ヒストグラムから, Q1 は5以上10未満の階級にある。 これを満たす箱ひげ図は ③ (2)ヒストグラムから, Q3 は 25以上30未満の階級にある。 これを満たす箱ひげ図は ① (3)ヒストグラムから, Q は 10 以上15未満の階級にあり, Q3 は 20以上 25未満の階級にある。 これを満たす箱ひげ図は② Q:下から5番目と6番 目の値の平均 Q3:上から5番目と6番 目の値の平均 大きいこと 合いが大き TRAINING 149 ② 下の①~③から選べ。 右のヒストグラムに対応する箱ひげ図を 10- 18 240-00 6+ ① 4- ② 2- 0 150155160 165 170 175 180cm 150 155 160 165 170 175 180cm 155cm以上 160cm未満, 階級は150cm以上155cm未満, のようにとっている。 8 23 3 データの散らばりと四分位数

赤線部分についてです。私は｢any species｣を｢いかなる種｣と訳したのですが、日本語訳や解説を見るに、"any species"は"a species"という意味を表してるそうです。今までanyにひとつの物を限定するイメージを持っておらず、調べてもあまり理解できなか... 続きを読む

2 Unit 20-Cognitive Linguistics- | 519 words / 筑波大 1 識別 One of the most important things that language does for us is help us make distinctions. implicitly, automatically all other When we call something edible, we distinguish it from - R オ 2 5 things that are inedible. When we call something a fruit, we necessarily distinguish it from vegetables, meat, dairy, and so on. 初期の人 組織した。彼らの精神と 基本的な私たちがまた 有効的に ② (1) Early humans organized their minds and thoughts around basic distinctions/that we still make and find useful. One of the earliest distinctions made was between now/and not-now; / these things are happening in the moment these other things happened in the past and are now in my memory. No other species makes this self-conscious distinction among past, present, and future. Of course many species respond to time by building nests, flying south, hibernating", 10 mating but these are preprogrammed, instinctive behaviors and these actions are not the 物体の永抂 result of conscious decision, meditation, or planning. 13 Simultaneous with an understanding of now versus before is one of (2) object permanence: Something may not be in my immediate view, but that does not mean it has ceased to exist. Our 存在をつかむではない? 何かはすぐには見えないかも brains represent objects that are here-and-now as the information comes in from our sensory 2 15 receptors For example, we see a deer and we know through our eyes that the deer is standing n& right before us! When the deer is gone we can remember its image and represent it in our mind's eve, or even represent it externally by drawing or painting or sculpting it. Jon 上の 4 This human capacity to distinguish the here-and-now from the here-and-not-now.showed up 初の記校 なだがここにあって、何がここにあったか at least 50,000 years ago in cave paintings. (3) These constitute the first evidence of any species on 芝援 識別 ひきる 120 earth being able to explicitly represent the distinction between what is here and what was here. In as other words those early cave-dwelling Picassos, through the very act of painting, were making a distinction about time and place and objects, an advanced cognitive operation we now call mental representation* And what they were demonstrating was an articulated sense of time: There was a deer out there (not here on the cave wall of course). He is not there now, but he was there before. 25 Now and before are different; here (the cave wall) is merely representing there (the meadow in front of the cave). This prehistoric step in the organization of our minds mattered a great deal. 5 In making such distinctions, (4) we are implicitly forming categories, something that is often す overlooked The formation of categories in humans is guided by a cognitive principle of wanting 多くの何報をできる! 325 h to encode as much information as possible with the least possible effort. Categorization systems optimize* the ease of conception and the importance of being able to communicate about those hibernate 冬眠する sensory receptor: 感覚受容器 (体の周囲の環境情報を感知する受容器の総称。 目、鼻、耳など) cognitive : 認識の mental representation 的表象(例えば人が「イヌ」を考えるとき、それは頭の中で文字でも映像でも 音でもない 何らかの形で思い描かれるが,この「頭の中の記号」のことを心的表象という) encode:・・・を記号化する optimize ... を最大限にする permeate : ･･･ に広がる 英 6 音

白チャートです (2)の90°－θの三角比の公式から で 答えがbとaになることはわかります 180°－θの三角比の公式から で 答えがbと-aになっていますが、なぜそうなるか分からないです！ 90°のはcos10°だからb､sin10°だからaだとわかりますが180... 続きを読む

基例題 本 118 鋭角の三角比で表す 発展 (1) 三角比の表を用いて, 110°の正弦、余弦,正接の値を求めよ。 (2) sin10°=a, cos 10°=6 とする。次の ~エ ~ に適するものを、 -a, b, -6 の中から選べ。 ただし, 同じものを繰り返し選んでもよい。 sin80°=| cos 80°=1, sin 100°=7, cos 100°= CHART & GUIDE 180°の三角比の公式 sin(180°-0)=sind, cos(180°-0)=-cose, tan (180°-0)=tan0 鈍角の三角比は,0°~90° の三角比に直すと三角比の表で値を求めることができる。 (1) 110°を180°-70° ととらえて考える。 解答 円を (1) 180°の三角比の公式から (0 sin110°=sin(180°-70°)=sin70°=0.9397 cos110°=cos(180°-70°)=-cos70°=-0.3420 Vとする ■180°-0 の公式では tan110°=tan(180°-70°)=-tan70°=-2.7475 cos と tanの符号に注意 I 200 (2)90°0の三角比の公式から sin80°=sin(90°-10°)=cos10°=Pb ■sin(90°-9)=cost cos80°=cos(90°-10°)=sin10°=イα 180°-0の三角比の公式から sin100°=sin(180°-80°)=sin80°=ウ cos100°=cos(180°-80°)=-cos80°=エーα 参考 (2) の計算をまとめると、次のようになる。 ← cos(90°-0)=sin0 90 ま sin100°=sin80°=cos 10° cos100°=-cos80°=-sin10° sin100°=cos10°, cos 100°-sin10°は,900 の三角比の公式から導くこと ができる。 右の「STEP into ここで解説」参照。 CHRE =0Quiz .008 Infe

この三角比の相互関係の公式 ①､②､③の使い分けがよく分からないです！ 115の問題の(1).(2)の問題で使い分けを教えて欲しいです！ どのような問題がきたら3つのうちのどの公式を使うか教えてください！！

基例題 (1) 0が鋭角で, sin0= 本 115 0 が鋭角の場合の三角比の相互関係 3 (1)②を用いて cose の値を求める。 次に, ①を用いて tan の値を求める。 (2)③を用いて cose の値を求める。 次に、 ①を用いて sin0 の値を求める。 Vola (2)が鋭角で,tan0=3のとき, cost, sin0 の値を求めよ。 解説動画へ ****** Baie HAEOC CHART (2) CHA & GUIDE 三角比の相互関係の公式 G 1 tan 0=- sin cos ② sin'0+cos'0=1 ③ 1+tan20= 1 cos²0 ( =1のとき, cose, tan の値を求めよ。 例 基 A 本 1 (1) 解 解答 2 3 図 (1) sin'+cos20=1 から cos20=1-sin20=1-| = 16 COS > 0 であるから 7√7 7 (1) sin0= を満たす直角三角形 斜辺 cos 0= sin 3 √7 また tan0= V 16 4 = 3 × 6.200 4 = Cos 4 4 4 37 3 人 8 1 7 (2) 1+tan20= 1 から 1+32= √7 cos2 cos20 3/対辺 よって cos'20= 1 10 (2) tan0= COS > 0 であるから 1 辺 cos 0=- /10 を満たす直角三角形 ! また, tan0 sine COSO から 10 3 3 sin 0=cos 0 tan 0= x3= 10 √10 1

(3)のVベクトルと、OPベクトルが垂直なことの証明は理解できたのですが、加速度がOPベクトルと平行であることの証明がよく分かりません。 なぜ、-π^2をOPベクトルに掛け算して加速度が出てくるのでしょうか、、。 この問題のポイント、解き方を教えてください。よろしくお願... 続きを読む

題 89 表される た,加速 RAHO 基 例題 等速円運動 点Pは,原点Oを中心とする半径rの円周上を等速円運動している。 点Pが点 A(r, [①] 0) を出発してt秒後の位置の座標を (x, y), そのときの動径 OP と x軸 とのなす角をtとする。 (1) x, y をt で表せ。 (3) (2)Pの速度,加速度とそれらの大きさを求めよ。 Pの速度はOP と垂直, 加速度はOP と平行であることを示せ。 CHART GUIDE 等速円運動 円周上を運動する点Pの速さが一定である円運動。 右の図において, 動径 OP が毎秒 (ラジアン)だけ 回転するとき, 時刻 t におけるPの位置の座標を (x,y), OP がx軸の正の向きとのなす角を とすると x=rcose,y=rsin0, 0=wt 本間は、 の場合である。 2 y T P(x,y) wt A 0 TX 155 召 答 (1)x=rcosat, y=rsinat dx (2)(1) から == arsinat, dt =πrcos πt dt (2)位置(x,y) d²x また == mrcosat, d²y h= dx 速度 dy dt2 -=-π²rsinлt dt dt dt2 よって 5章 18 速度と加速度 速度=(-πrsinzt, arcosat)(加速度 加速度 a=(-arcosat, πrsinnt) |v|=√(-πrsinzt)2+(πrcoszt)' =πr 速度の大きさ 加速度の大きさ =√rcosat)+(-πrsinnt)'='r (3) OP= (rcosπt,rsinxt) で, TOP = 0 から OP YA ひ したがって,速度は OP と垂直で ある。また, 0 a=-²(rcosлt, rsinлt) =-л²OP 100g -r から,加速度àは OP と平行である。 081 t P(x,y) dxdy dt² dt² (3) a=(a1, a2), (by, b2)のとき a±à·b=0 a ba=kb を利用する。 atyat A r (kは実数) 加速度αは原点Oに向か うベクトルであり,大きさ は線分 OP の長さに比例す る。 nia-Tanie (S)

数学IIIの、微分の【速度と加速度】の単元です。 この問題のPの速度と加速度、そしてそれらの大きさを求める所まではスムーズに出来たのですが、 最後の、加速度の大きさが最小になる時のPの位置の求め方が分かりません。。 求め方を解説して頂きたいです、、よろしくお願いします<(... 続きを読む

154 基 例題 本 90 平面上の点の運動 <<< 基本例題 89 とき, t=5 におけるPの速度, 加速度とそれらの大きさを求めよ。 また,加速 度の大きさが最小となるとき,Pの位置を求めよ。 1 x=. -t²-t, y= 1 ť²+4 2 3 THARI CHART solua 平面上を動く点の速度・加速度 & GUIDE 座標平面上を運動する点Pの速度 加速度は, x成分,y 成分の組で表される。 時刻 t の関数 x, yの関係式 そのままtで微分 O 位置 速度 加速度 微分 微分 (x,y) (x', y') (x", y") =30-IV-12=3(+1) (1-2)。 解答 dx dt dt ゆえに,速度は dy =t-1, =-t2+2t (S-=-= v=(t-1, -t+2t) dx dy v= dt dt d²x d'y -=1, == -2t+2 dt2 dt2 = 2 d²x d2y よって, 加速度は t=5 を代入すると 速度 =(1, -2t+2) <-α= dt² dt² (S) =(2-3)(1+1) 33 0= v=(5-1, -52+25)=(4,15) 点Pの運動のようす (t≥0) 速度の大きさ ||=√42+(-15)=√241<\ YA 加速度 加速度の大きさ d=(1, -2・5+2)=(1, -8) |¢|=√12+(-8)"=√65 (t=3のとき) P 4 また ||=√1°+(-2t+2)²=√4(t-1)^+1 したがって,t=1 のとき,||は最小となる。 0 14 ---------32 V x 01 そのときのPの位置は P 20 3 基 本

意味が通るようにするために取り除くべき一文はどれなのか教えていただきたいです。 わかる方お願いします🙏

(17) Words compete for survival in each language. Some researchers investigated what causes the rise and fall of English words in two ways. One is an experiment where thousands of participants read English- language stories and rewrote them to be read by other participants, who then rewrote them for others. The other is a linguistic analysis of English historical text data that cover the past two centuries. The researchers found that the competition among words is closely associated with how humans use language: words that are acquired earlier in life, more concrete, and more stimulating are more likely to survive. From the previous two experiments, they determined that there are at least over 7,000 languages in the world at this moment, but will these numbers increase or decrease in the future? These findings may contribute toward interpreting the patterns of language change over generations of English language speakers.