Ｈ （9）の文です 実際の子供時代と私の子供時代はなにがちがうんですかね？そもそもこれ文構造がむずいんで解説してほしいです

(H) 出題内容 同義文選択 正解はア。 下線部(9)の文頭のItは,直前の最終段落第1文 (Looking back, I...) の my childhood を 指している。 could は 「・・・し得る」という意味合いの可能性を表す用法で,かつ could not have been の部分は仮定法になっている(この表現については,全文解説 <第1段落 > ③も参照)。 happier という比較級の比較対象 (than...) は 「筆者の実際の子ども時代」であ り、全体として「それ (私の子ども時代)は,実際にそうであった以上に幸せな時ではあ り得なかっただろう」という意味になる。 これは要するに「筆者の子ども時代は最高に幸 せだった」 ということなので,アが内容的に最も近い。 なお, アの more than は形容詞・ 副詞 名詞 動詞などの前に置かれ、「・・・以上であるとても・・・である」という意味を表す。 (例) Many people more than despised the unfair system. 「多くの人がその不当な制度をき わめて悪していた」 よってアは「私は自分の子ども時代がとても楽しかった」 という意 味になる。 ⋅ イは「私は子どものころからずっと幸福だ」という意味。 ウは「私の子ども時代は、よ り幸福ではなかったかもしれない」 という意味。 エは「私の子ども時代は決して満足のい くものではなかった」という意味 (far from... は 「... どころではない 決して･･･ではない」 という意味)。 いずれも上記の内容とは合わない。 最初にあるジャーナリストから 「あなたはきっと生まれた日に星くずを振りかけられたの “しょうね」と言われたとき、私はくすくす笑いが止まらなかった。 そんなばかげた言い回 それまでに聞いたことがなかったし くすくす笑いは、 照れたり不安になったり圧倒さ たりすると私がいつもしていることなのだ。 しかし彼女が立ち去った後、あれが私が恵ま ているという彼女なりの言い方だったとすれば、全く同感だと私は思った。 私は非常に この点で恵まれてきた。母と父と素敵な妹ローラが私の人生にいてくれたことに恵まれ、 ホールズの小さな町ニースで生まれたことに恵まれ、そしてとても多くの夢を私が叶えら とに恵まれてきたのだ。 a close-knit community and, however far its residents may travel to fulfil their various destinies, friends remain friends for life. Wherever I travel and put down roots in the future, it will always be my true home. Looking back, I wouldn't change a single thing about my childhood. not have been a happier time. (注) Neath ニース (ウェールズの都市) er she'd left, it, I thought I couldn't It could (9)

物理基礎です x＝⒌0で節になる理由と、問5の解説お願いしたいです🙇‍♀️

物理基礎 化学基礎 生物基礎/地学基礎 出題範囲 物理基礎 B 軸の正の向きに速さ 2.0m/s) で進む波長4.0m, 振幅1.0mの正弦波がある。 図3は、時刻 t =0sにおける入射波の波形であり,位置x[m] における媒質の 変位y[m] を縦軸にとっている。 この波はx=6.0m の位置 Aで自由端反射され, 反射波は時刻t=0s から生じる。 反射によって正弦波の振幅が変化することはな いものとする。 y [m] PA=X=4.0m 2m2mm 物理基礎 化学基礎 生物基礎/地学基礎 出題範囲 物理基礎 問4 位置 x=5.0m における媒質の変位の時間変化を表すグラフとして最も適 当なものを,次の①~⑥のうちから一つ選べ。 10 ① y (m) y (m) 2.0- 2.0 1.0- 1.0 1.0 2.0 3.0 1.0 2.0 3.0 0- -t [s] 0- -t [s] -1.0- -1.0- -2.0- -2.0 1.0 0 4.0. √x (m) ④ 2.0 640 y (m) y [m] -1.0 60mの 50m 自由端反射はこれで 2.0 2.0- 1.0 1.0- 合ってますか?? 1.0 0 3.0t[s] 0- 1.0 1.0 2.0 3.0/ -t[s] 図 3 -1.0- -1.0- B -2.0 -2.0 問4点A(x=6.0m)で時刻 f=0sに生じた反射波が位置x-5.0 mに到達する時刻は, 6.0 m-5.0m 2.0 m/s -0.50 st x=5.0m における媒質の変位は, t=0.50 までは入射波のみ の変位が見られるが, t=0.50's 以降は入射波と反射波が重ね合 わさり、 合成波の変位が見られるようになる。 この合成波は定在 波(定常波)であり,点A(x-6.0m)は自由端であるから、定在波 の腹になる。 定在波では,となり合う腹と腹,節と節の間隔はそ れぞれ 12/23 波長であり、となり合う腹と節の間隔は 1/12 波長であ る。 本間では波の波長 4.0m であるから,腹となる点Aか ら 11.0mだけ離れているx=5.0m は定在波の節になる ことがわかる。 そのため, t=0.50 以降はつねに変位0 となる ので、正しいグラフは①となる。 10 の答 ① 問5 問4で触れたように, 入射波を反射波が重ね合わさると定在 波が生じる。x=5.0mがであり、12=2.0mの間隔で節が存 在するようになるので, x=5.0m,3.0m, 1.0m, -1.0m... が 節となる。 したがって, 0<x<4.0mの範囲においては,節は 1.0mと3.0mの2点である。 11 の ⑤ 14-> 生じた定在波の図形が書けず! 図5では腹なのにつ XC=5.0mで筋になる理由を 教えてほしいです。 y [m] y(m) 2.0 2.0 1.0 0 ✓ 1.0 2,0 1.0 2.0 \3.0 t(s) 0- -t(s) 1.0 -1.0- -1.0- -2.0 -2.0 間ちがわかりません 問5 反射波が十分に遠くまで伝わったとき, 0<x<4.0m の範囲において定在 〈波(定常波)の節となっている位置のx座標として最も適当なものを、次の① ⑦のうちから一つ選べ。 ① 1.0m のみ ④ 1.0mと2.0mの2点 11 ② 2.0mのみ 2.0mと3.0mの2点 <-15-> 3.0mのみ ⑤ 1.0mと3.0mの2点 1.0mと2.0m 3.0mの3点

再🆙です。 人が棒から受ける垂直抗力と、その反作用が書き込まれていないのはどうしてですか？相殺されるのですか？よろしくお願いします

Sm 合力が 浮力 出題パターン 11/22 8 力のモーメント (すべる条件) なめらかで鉛直な壁の前方6mのところから、 長さ10m 質量 M 〔kg〕 の一様なはしごが壁に 立てかけられてある。重力加速度の大きさを壁 〔m/s2〕 とし,床とはしごとの間の静止摩擦係数 A のしくみ 向きの いで、 をμ = 11とする。 いま、このはしごを質量 5M (kg) の人が登り 始めた。この人はどこまで登りうるか。 B 床 解答のポイント! 力のつりあいの式の数) < (未知数の数) のとき, 未知数を求めるために力の モーメントのつりあいの式も必要になる。 棒の重心は、棒の中央である。 解法 ずらす 図2-16のように, 人が下端から 〔m〕 ま A で登ったとき, はしごの下端がすべる直前と NA N' x なり,摩擦力が最大静止摩擦力μN=1/23N になったと考える。 力のつりあいの式より, 5Mg x : N' = N 8 Mg y: N = Mg + 5Mg 立の方 ここで,未知数の数はN,N', lの3つ に対し, 式の数は2つしかない。 4 ずらす よって、力のモーメントのつりあいの式の 12- 0 立て方3ステップに入る。た 2N B 5Mg Mg5 STEP1 支点は力の集中するB点。 図2-16 STEP2 力の作用線に「うで」を下ろす。 M STEP3 力のモーメントのつりあいの式より, 各力をうでの位置までずら して,

物理基礎の問題です。答えは⑥ですが、なぜAとCが同じ高さまで上がるのか？が不明です。力学的エネルギー保存では確かにそうですが、垂直方向で考えるとvで投げ上げたAと，vcos45で投げる2球が一緒の高さまで上がるのかが不明です。教えて下さい。

25本 物理基礎/化学基礎 生物基礎 出題範囲 物理基礎 問2 同じ質量の三つの小物体A, B, C を, 水平な床から、同じ速さで打ち出 す。 図1のように, 小物体Aは鉛直上向きに, 小物体BとCは床と45°の角 度をなす向きに打ち出す。 小物体Cは床と45°の角度をなす十分に長いなめら かな斜面に沿って運動し、斜面から飛び出すことはないものとする。 小物体 A, B, C が到達する最高点の床からの高さをそれぞれ とすると き力学的エネルギー保存則から得られるhA, B, hc の間の関係として最も 適当なものを、後の①~⑦のうちから一つ選べ。 ただし、空気抵抗は無視す る。 102 斜面 h A B 45° 45° 床 床 床 図 1 ① hahBかつ ha > hc ② hhA かつ hB >hc 3 hcha 4hAhB>hc 7 = 71 - + © hB = hc > WA 6 hA=hchB hA = hB = hc hc> hB Z h 2 gf

生物基礎の塩基配列の問題です。問いの5が解説を読んでも全然わかりません。どなたか教えてください🙇‍♀️

物理基礎化学基礎/生 出題範囲 生物基礎 B タンパク質は生物のからだを構成する主要な成分である。 DNAの遺伝情報に基 づいてタンパク質が合成されることを遺伝子の発現という。遺伝子が発現する際に (d)まず DNAの塩基配列が mRNAの塩基配列に写し取られる。 この過程を転 写という。次に mRNAの塩基配列がタンパク質のアミノ酸配列に読みかえられる。 この過程を翻訳という。(e)翻訳の過程では, mRNAの連続した塩基3個の配列 (コ ドン)によってアミノ酸の種類が指定される。 表1は,コドンが指定するアミノ酸 の種類をまとめた遺伝暗号表である。 マウスのタンパク質 Mは,遺伝子Mの遺伝情報に基づいて合成されるが, マウ ス P,Q,R では、遺伝子 Mの塩基配列に違いが見られる。 図1は,マウス PR において,それぞれの遺伝子 Mが転写された mRNAの塩基配列のうち, 翻訳が 開始される開始コドン (AUG) の最初の塩基Aを1番目として,1~4番目までと 101~125番目までの塩基配列を示したものである。 なお, マウス P~Rの遺伝子 MのmRNAにおいて, 5~100番目の塩基配列は全て同じであり,この塩基配列 中には翻訳されない領域や終止コドンは存在しない。 表 1 コドンの2番目の塩基 ウラシル(U) UUU シトシン (C) UCU アデニン(A) グアニン (G) フェニルアラニン UUC UCC UAU UAC UGU チロシン システイン UGC セリン U UUA UCA UAA UGA (終止) コ ロイシン (終止) UUG UCG UAG UGG トリプトファン G ド CUU CCU CAU CGU ヒスチジン ン CUC CCC CAC CGC C ロイシン プロリン アルギニン の CUA CCA |CAA CGA グルタミン 1番目の塩基 CUG CCG |CAG CGG AUU ACU AAU JAGU アスパラギン セリン AUCイソロイシン ACC AAC AGC A トレオニン AUA ACA AAA AGA リシン アルギニン AUG メチオニン(開始) ACG AAG AGG |GUU |GCU GAU GGU アスパラギン酸 GUC GCC GAC GGC G バリン アラニン グリシン GUA GCA GAA GGA グルタミン酸 GUG GCG GAG GGG UCAGUCAGUCAGUCAG コドンの3番目の塩基 G3 U番 125 1 101 マウス P マウス Q マウス R AUGC・・・ UUAGCGGACCUAAAUAGGAUCAAAC AUGC・・・UUAGCGCACCCAAAUAAGAUAAAAC AUGC…UUAGCUGACCAAAAUAAGAUUAGAC 図 1 問4 下線部(d)に関連して、 図1中のmRNAの1~4番目の塩基配列 AUGC に ついて,この塩基配列の鋳型となった DNAのヌクレオチド鎖の塩基配列とし て最も適当なものを,次の①~④のうちから一つ選べ。 なお, DNAの塩基配 列の転写は左から右方向に進行するものとする。 4 ① AUGC 2 ATGC 3 TACG UACG 5 下線部(e)に関連して, マウスPの遺伝子 Mから合成されるタンパク質M (以下, タンパク質 Mp)のアミノ酸数として最も適当なものを,次の①~⑦の うちから一つ選べ。 なお、 翻訳はmRNAの塩基配列の最初の開始コドン (AUG) から開始され, 終止コドン(UAA, UAG, UGA) で終了する。 5 ①34 35 ③ 36 37 38 39 ⑦ 40

1.3.4.5の答えと解説教えてください😭

第1問 次の文章は、アメリカの政治哲学者ジョン・ロールズ (1921-2002) の著作 『正義論』 の一部を解説したものである。 この文章を踏まえたうえで、 ABCの会話を読み、 各問に答えなさい。 〈文章 > ロールズは、「無知のヴェール」という新しい概念装置によって、 社会契約思想を修正する。 「社会契約なんて虚構だ」 という批判がすでにあることを、ロールズは意識している。 そして、 社会契約思想家 たちの言うような、 「原始的な自然状態」 を想定して 「そこで全員がいっせいに社会契約を結ぶ」という論法には さすがに無理がある、 とロールズは認める。 そこを修正してロールズは、 自然状態の代わりに 「無知のヴェール」 という新しい概念を、 思考過程の装置とし て置く。そしてこう問う。 「あなたがオギャーと生まれる直前の赤ちゃんだとして、 どんな境遇に生まれるかを知 ることのできないヴェールをかけられていたら、 どんな社会を望みますか」と。 その自分が生まれる社会は、 大富豪と極貧者に分かれる社会かもしれない。 ほどほどの富者と何とかはできそう な貧者が混在する社会かもしれない。 そして自分が生まれる境遇は、 金持ちの家かもしれないし、貧しい家かもし れない。そこが 「無知のヴェール」 をかけられて見えない、と想定するのである。 これが、 社会契約思想の 「原始 「的な自然状態」に代わるロールズ流の想定である。 そしてロールズはこう推論する。 「こう問われた人の多くは、 自分が最悪の境遇、 その社会ではもっとも貧しい 家に生まれる場合を考えて、最も不利な立場の人でも何とかはできそうな社会がよい、と答えるだろう」と。 大富 豪と極貧者に分かれる社会よりも、 富者もほどほどで貧者もほどほどという社会のほうがマシで、 自分が生まれる 家を前もって知ることができないなら、 後者の社会に生まれたいと思うはずだ、と言うのである。 出典:徳永哲也「正義とケアの現代哲学: プラグマティズムから正義論、 ケア倫理へ』 (晃洋書房、2021年) (出題に あたって一部改変した) <会話文 》 A「私はロールズの意見に賛成だね。 自分がもしとても貧しい家に生まれてしまって、 病院にも行けないリスクを考 えたら、少しくらいは平等な社会に生まれたいから」 B 「そうかな。 ロールズの意見は、おかしいと思うよ。 ロールズが言っているのは、 1000万円を X %の確率で もらえる権利と、 y 万円を確実にもらえる権利とがあったら、 後者のほうがいいってことだよね」 A「それのどこがおかしいの?」 B 「1000万円を X %の確率でもらえる権利の期待値は、 Z 万円、 y 万円を確実にもらえる権利の 期待値は、40万円でしょ。 前者の期待値は後者の2倍。 同じように、 極貧に生まれる心配をするよりも、 大富豪 に生まれる可能性に賭けたほうがいいかどうか、 計算すればいいんだ」 A「そうかなあ、Cさんは、 どう思う?」 C 「私はロールズに賛成はしないけど、Bさんが言っていることもおかしいと思う」 A 「つまり?」 C 「人生は一度きりだから、 何回も試すことはできないよね。 Bさんは、飲んだら10億円がもらえる代わりに、 50% の確率で死ぬ薬と、飲んでもなにももらえないけど、 毒性がまったくない薬を渡されたとき、 死ぬ可能性のある薬 を飲むの?」 1/4

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

(2)で、なぜa0を別にして考えているのですか？教えていただきたいです。

2 数列を中心にして 71 格子点の個数 y=3x-6r で表される放物線をCとする。 を自然数とし、 C上の点P(n, 3-6n) をとる. 原点を0(0, 0) して、と線分 OP で囲まれる図形をDとする. ただし, Dは境界を含 むとする. 整数(k=0.1.2...,n) に対して,直線x=k上にありDに含まれ る格子点の個数を とする. (1) α を求めよ. (2)Dに含まれる格子点の総数を求めよ. (北海道大) (解答) (1) 直線 OPの方程式は、原点とP(n, 3m²-6n) を通るから,y=(3n-6)xであり,Dは右図の網 掛け部分である. P (k, (3n-6) k) Dに含まれていてx=k上にある一番上の格子 点は (k, (3n-6)k) である. D. (k, 3k2-6k) 一方, D に含まれていてx=k上にある一番下 の格子点は (k, 3k2-6k) である. 0 2 k x=k つまり, Dに含まれていてx=k上にある格子 点は、下から順に、 (k, 3k²-6k), (k, 3k2-6k+1), (k, 3k2-6k+2), …, (k, (3n-6)k) であり、その個数 αk は, ak=(3n-6)k-(3k2-6k-1)=-3k2+3nk+1 (2) 求める格子点の総数は, 解説講義 atata2+... +an =ao+ak k=1 =1+(-3k2+3nk+1) =1-3.ln(n+1)(2n+1)+3m・1/2n(n+1)+n =-12m(n+1)(2n+1)+2m(n+1)+(n+1) =1/2(n+1)l-n(2n+1)+3m²+21=12(n+1)(n-n+2) 格子点とは,x座標とy座標がともに整数である点である。ある領域D内に含まれる格子 点の個数を求める問題は文系でもよく出題される. (3n-6)k- (3k-6k) とウッカリ間 違える人が目立つので要注意。この ように計算してしまうと、一番下に ある y=3k2-6kの格子点は除かれ てしまい, 数えていないことになる。 もう1つ下にある3k-6k-1を引 けばよい

(2)の2行目の意味がわかりません

914 130 232 × 基本 例題 145 定積分と不等式の証明 (1) 00000 (1) OSSI のとき,不等式が成り立つことを示せ。 0≦x≦1 1+x4 <1 を示せ。 (1 dx (2)不等式 % 9157 CHART & SOLUTION [類 静岡大 ] ③ p. 230 基本事項 2 (2)これまで学んできた知識では Soxdv の計算ができない。そこで 1+x4 f(x)≧g(x) ならばff(x)dx≧g(x)dx (1)の結果に適用する。 基本 例題 n2とする CHART & 定積分と不 数列の和 14 (等号は、常にf(x)=g(x)のときに成り立つ) → 解答 (1) 0≦x≦1のとき 分子そろひかるか (1+x2)-(1+x4)=x2(1-x2)0 定積分の の下側の 証明でき よって 1+x21+x40 (2) (1) から, 0≦x≦1のとき ゆえに50のとき x2≧0, 1-x2≧0 解答 1 1 S. 1+x2 1+x4 自然数んに ・≦1 常には 1+x2 1+tan20 ゆえに cos' 1 ただし, 0<x<1のとき ① の等号は成り立たない。 dx 1+x2 Jo1+x4 よってSS fodx dx [=S14x において, x=tan0 とおくと dx 1+x2 11 xと0の対応は右のようにとれる。 1 ② ==[0]*=* ← -S小<St ゆえに 等号は成り立たない。 1 ・にはx=atane x²+a² k=1, 2, 2=cos20, dx=- do x 0 → 1 COS2 if 本間では, (1) が(2) の π 0 0 → 4 coseg do 0 = St* do = [0] *² = ヒントになっている (2) の みが出題された場合は ここで π 4 (800 x | f(x)≤x≤g(x) #n また Sdx = [x]=1 1+x4 (x)dx ゆえに Sjøtxiá よって これらを②に代入すると<1 =1 を満たす f(x) g(x) を見つける必要がある。 両辺に PRACTICE 145º 1 (1)定積分 √√1-x2 dxの値を求めよ。 (2) nを2以上の自然数とするとき,次の不等式が成り立つことを示せ。 dx≤ PRA 不等

国語の宿題で作文が出題されました。 横書きの作文なのですが、拗音が続く場合、例えば「キャッシュレス」などはどのような配分？でマスに書けばいいのでしょうか。