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数学 大学生・専門学校生・社会人

白チャート数IIIの数列の極限の問題です 2枚目の紙の☆→♡への式変形が分からないので解説をお願いします〜>_< (2枚目の紙は単純に白チャートに書き込みすぎてぐちゃぐちゃだったから書き直しただけです())

この命題の対側 (2) 無限級数 1+ + +...+ 1 3 n 命題が直 CHART ・対偶も & GUIDE ず再 ここで,m→∞のときぃ となる。 ∞ 発 例題 展 37 無限級数が発散することの証明 (2) (1)は自然数とする。1/12/10/ 1 2 <<< 標準例題22 ①①① k=1k +1 を数学的帰納法によって証明せよ。 1 ・+・・・・・・ は発散することを証明せよ。 無限級数が発散することの証明 (部分)> (∞に発散する数列)の利用 (2)(1)の不等式を利用する。 M 65 2 すると1/2 発展学習 2m 解答 1 n (1) k=1 k ・分子をnで割る。 IS [1] n=1のとき 1/2=1+1/2=1/2 {a} は収束するか 限値は0ではな (2)- 2m + 2k +1 ...... (A) とする。 '+1 ゆえに, n=1のとき(A) は成り立つ。 [2]n=m(mは自然数) のとき, (A) が成り立つ、すなわち1+1が成り 2+1 これをくり返し ( [ 「 m+1 立つと仮定すると n=m+1のとき ' 1 21 21 m 1 1 +1 + + k=k k=1k k=2+1k 2 2m+1 2m+2 2m+1 利 無限級 m +1+ + 1 2"+1 2m+2 1 1 ・+・ + 2"+2m -I' 例題 37 (2) m 1 m+1 +1+ •2m +1 2 2m+1 2 よって, n=m+1 のときにも (A) は成り立つ。 これを示したい [1] [2] から, すべての自然数nについて (A)は成り立つ。 21 (2) S=1/2" とすると, (1) から m +1 k=1 k k=1 k 2 ここで,m→∞のとき n→∞ m ゆえに limSlim n→∞/ るから, S である。」 よって発散する!! m n=1 n 2 E 621 1 d T TRAINING 1 37 ⑤ 00 2が発散することを利用して,無限級数Σ n=1 n m-00 2 追い出し +1=8 0 1+2+2 =2m+1 m 2°+2+2+2 m は発散することを示せ。 n=1 n 2m+2nt m [ 22 +2.2" M =2(

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資格 大学生・専門学校生・社会人

どうしてイなのでしょうか? 主キーがよくわかりません。

【5】 ある会員制の動画共有サービスでは、会員が投稿 タベースを利用し、管理している。 次の各問いに答えなさい。 処理の流れ ①新規の会員登録希望者が登録の手続きを行うと、会員表に会員データが作成される。 レーショナル型デー ② 動画表は、会員が動画を投稿するごとに動画IDが付与され, 1レコードが作成される。 収録時間の単位 は秒である。 視聴履歴表は、会員が動画を視聴するごとにレコードが作成される。 なお、会員は同時に複数の動画を視 聴することはできない。 視聴時間の単位は秒である。 会員表 「会員番号 会員名 生年月日 メールアドレス 1986/01/01 manabu12 @XXXXX.jp 状態番号 入会日 2010/10/01 1000001 山田 ○○ 1000002 村上 ○○ 2 2 1035917 斎藤 ○○○ 1035918 井上 ○○ 2 1990/10/22 murakato @XXXXXXXX.com ? 2010/10/01 4 31 X 1991/03/11 saito,XXX@XXXXXX.jp 2021/05/26 1986/01/04 ihideki. XXX. 0104@XXX.jp 2021/05/26 1035919 田中 〇〇 1985/05/10 tanaka_XXX@XXX.jp 2021/05/26 1035920 佐藤 ○○ 2 動画表 1992/11/25 sato1125XXX@XXXXXXXX.com 2021/05/26 2 ? 動画ID タイトル 収録時間 投稿日時 会員番号 2 【PNG07983 Javaプログラミング入門 1539 2025/08/29 10:10:55 1013450 【DYQ59984 5分でできる簡単ストレッチ 328 2025/08/29 10:13:50 1026462 [PNG07984 VBA超入門 2320 2025/08/29 10:22:42 1027392 【CKP22895 料理の基本: だしの取り方 4479 2025/08/29 10:24:03 1004778 |HOI 15301 歴史解説: 戦国時代 811 2025/08/29 10:30:15 1012192 [DYQ59985 ダンスレッスン初級 4923 2025/08/29 10:35:26 1012670 GCX61854 ギター講座 初心者向け 1831 2025/08/29 10:41:09 1017337 【DYQ59986 ヨガ入門 体の柔軟性 906 2025/08/29 10:55:40 2 1019556 | 2 視聴履歴表 状態表 会員番号 視聴開始日時 動画ID 視聴時間 状態番号 状態名 2 2 1 無料会員 1022022 1002323 2025/08/31 23:10:05 GCX61854 2025/08/31 23:10:43PNG07983 1010301 2025/08/31 23:10:58 PVS40821 1024056 2025/08/31 23:11:230PS52161 1010301 2025/08/31 23:12:44 ABC12345 1015489 2025/08/31 23:13:26 XYZ98765 1004574 1012268 1002323 2025/08/31 23:16:22 JKL13579 339 2 試用会員 261 3 有料会員 32 4 退会者 5045 1250 483 2025/08/31 23:15:13 DEF67890 2025/08/31 23:15:53 GHI24680 2112 965 3628 1029837 2025/08/31 23:18:54 MN086420 2 2 1123 問1. 視聴履歴表の主キーとして適切なものを選び, 記号で答えなさい。 ただし, 主キーは、必要最低限かつ 十分な条件を満たしていること。 ア. 会員番号 イ. 会員番号と視聴開始日時 ウ. 会員番号と視聴開始日時と動画ID

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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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