これが分からないです。教えてください。

TOP > 数学 > 平方根 2次方程式 > 実力診断テスト 数学 > 平方根・2次方程式 8問中 3問目 問題 jd040401 次の方程式を解くとき, をクリックして, あてはまるものを選びな さい。 x2 +6x=7 左辺を (x+a) の形にするため, x2 + 6x + =7+ xの係数 6 の の2乗を両辺に加える z=16 平方根の考え方を利用する x+3= x+3=4 のとき, x=1 x+3=-4 のとき, x=-7 前の問題へ 次の問題へ 全問判定 Copyright(C) Lines Co.,Ltd. 1-drill.education.ne.jp à

この問題の解説がイマイチ理解できていないので、この解説の解き方じゃなくても良いのでどなたかお願いします🙏

演 2/3 図のRLC並列回路において,電圧[V|が反共振時の 1/√2となる角周波数 w1,Wz(W1 <w2) を求めよ. また,反共振時の電流 in, in, icをQ値を用いて表せ. 演習解答 ①ti R L C 教科書(4.3''')に示されるRLC並列回路のインピーダンスと,電圧が反共振時の1/√2 となるという関係から, 1 1 = -+(-) WC |i| wL を満たすωを求めればよい. 変形すると wL (WC - 1/1 + 1 ) ( WC - 1 ½) - = 0 R であるから,まず, w2RLC + wL-Rを解いて 同様に -L + VL2 + 4R2LC W1= 2RLC L + VL2 + 4R2LC W₂ = 2RLC |演習解答 教科書より,反共振時はV=Ri,w = である. √LC また,Q値は教科書 (4.32) の通りである. これらを用いると,電流İR, L, icはそれぞれ以下のように表すことができる. ic = V 立 = =i R = jwCRi = jQi 1 jwC v i -=-jR-i=-jQi jwL

この問題が全く分かりません。行列式の展開を使っていると思うのですが全くこのような答えになりません。どなたか解説お願いします。

計算せよ. a11 11 @12 Aln a2,n-1 0 2) a21 : Anl 0 0

簿記について質問です。除却について，②の備品は取得時の24万を基準にするのに③のソフトウェアは取得の200万が基準にならないのはどうしてでしょうか？ ご教授下さい。

問 第4回 建物 取得年月日 固定資産管 用 途 期末数量 耐用年数 平成19.4.1 備品 7,500,000 事務所 25年 2) 当期の取引 平成2041 平成25.10.1 27.10.1 平成23.4.1 平成 25.4.1) 平成26.4.1 ソフトウェア 備品B 備品PC 1,800,000 備品 A 8年 10510 6 年 4年 600,000 2,200,000 800,000 システムA システムB 10年 2,000,000 10年 3,000,000 C 10 2,800,000 1 平成27年4月1日に備品C (耐用年数8年) を¥800,000 (翌月末払い)で購入した。 4 ② 固定資産の棚卸を実施したところ、 備品Bのうち2個が滅失していることが判明し、前期末 3 の帳簿価額にもとづき除却処理を期首で行うこととした。 10000円 000-000 平成27年7月1日に、事務所の改築を行い、改築工事の代金¥1,500,000(翌月末払い)のう ち、80%が資本的支出であったため、これを建物勘定に追加計上し、耐用年数15年で減価償却 を行うこととした。80%は、建物で残りは修繕費ということ 平成27年10月1日から、新たなシステムCが稼働しソフトウェアの代金(翌月末払い)は ¥2,800,000であった。 システムC (耐用年数10年)の稼働に伴い、システムAが不要となった ため、9月末の帳簿価額にもとづき、期末で償却費の計上と除却処理を行った。 減価償却の方法 減価償却費は年次で期末に一括計上している。減価償却の方法は、以下のとおりである。 建物(定額法(残存価額ゼロ) 期中取得分は年間の償却費を月割で計算 (間接法による】 備品 平成19年4月1日から平成24年3月31日までの取得 250%定率法(間接法による 平成24年4月1日以後の取得 200%定率法(間接法による) ソフトウェア 定額法 期中取得分は年間の償却費を月割で計算 (直接法による) 耐用年数に対応する償却率は、下表のとおりである(計算にあたってはこの表の数値 ること)。 耐用年数 定額法 250%定率法 200%定率法 4年 20.250 0.625 0.500 6年 0.167 20.417 20.333 8年 0.125 0.313 20.250 10年 0.100 0.250 0.200 15年 0.067 0.167 0.133 25年 0.040 0.100 0.080 固定資産除却損の算定に用いる減価償却累言

緊急です、！！！！ この反応機構を矢印付きでお願いしたいです、、🥺

21:21 三 46 について | セクション 2.2 NeuroPコアの不斉合成 これ 林ピロリジン触媒存在下での9aの8への有機触媒マイケ ル付加反応とそれに続くアルデヒドの還元は、我々の以 前の報告 [26]と同様に行われ、2段階で89%の収率でアル コール7aが3:1のシン/アンチジアステレオマー混合物と して得られ、シン-7aで86%のee、 アンチ-7aで90%のee であった(図3)。 続いて、 キャンディらの条件下での 酸化Nef反応により、 87%という非常に良好な収率と16:1 のジアステレオマー比で二置換ラクトン11が得られ、 はDBU触媒による熱力学的平衡によってさらに濃縮され た。ラクトンをDIBAL-Hで還元してラクトール6aを得た 後、最初のウィッティヒ反応で開環し、アルコール12を 76%の収率で得た。塩基促進脱離副生成物13の生成を抑 制するために、徹底的な最適化が必要であったことを強 調しておくべきである。 最適化された拡張性と再現性を 備えた条件は、0℃でトルエン中の過剰量のメチル(トリ フェニルホスホニウム) 臭化物から生成したイリドの懸濁 液に6aをゆっくりと制御添加し、その後室温まで昇温す るというものである(詳細は補足情報の表S1およびS2を 参照)。 8 1.A (5mol.%), NO2 P-Nitrophenol (10 mol. %) THF, 15°C, 4 days 2. NaBH4, MeOH, 0 °C, 1 h 89% (two steps), syn/anti 3:1 OPMB 9a *NO2 + HO. HO. OPMB syn-7a anti-7a 86% ee NO2 OPMB 90% ee MePPh3Br, KHMDS Toluene 20°C to rt, 16 h NaNO2 AcOH DMF, 40°C, 16h 1.DBU (20mol.%.) HO THF, r.t., 16 h 2. DIBAL-H Toluene, 87%, trans/cis 16:1 OPMB OPMB 11 -78 to -50°C, 30 min 6a 97% (two steps) HO. HO -OPMB 12 76% スキーム3 13 9% OPMB A Ph Ph OTMS

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

(3)(4)の問題の解き方がわからないので教えてください 2,3枚目の写真のように解く問題です

06 次の関数は点 (0, 0) において連続であるかどうかを調べよ. x-y' (1) f(x,y)= x2+y2 ((x, y) =(0, 0) のとき) 0 ((x, y) = (0,0) のとき) (2) f(x, y) = = xy+√x2+y2 Vic2+y2 ((x, y) = (0, 0) のとき) 1 ((x,y)=(0,0) のとき) (3) f(x, y) == πsin(x2+y^) x2+y2 ((x, y) = (0, 0) のとき) 0 ((x,y)=(0,0)のとき) x²y² ((x, y) ≠ (0, 0) のとき) (4) f(x,y)= x+ya == 0 ((x,y)=(0,0) のとき)

(2)〜(4)の問題の解き方がわからないので教えてください 2枚目の写真のように解く問題です

次の極限値を調べ, 極限値が存在する場合は極限値を求めよ. 3y³ 3 (1) lim (x,y)-(0,0) x² + y² (3) lim (x,y)→(0,0) (2) lim x√xy (x,y)-(0,0) √√√x2 + y² x²+y2 2x³-3y3+x² + y² x² + y² x - Y (4) lim (x,y) (0,0) x + y

オイラーの公式を使って解く問題なのですが解き方がわからないので教えてください (1)はどのようにして2枚目の写真のようにすれば良いのかがわからないので教えてください

次の等式を証明せよ. (1)= =e-ix (2) (eiz)=einz n は整数)

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