妹の課題なのですが教えてあげることが出来ません泣 解答・解説の程よろしくお願いします。

教科書 203ページ 2 硬貨を使ったテーブルマジックがあります。 そのひみつを解き明かしてみましょう。 すべての硬貨を 左か右に 移動させて ください 最後に, どちらに何枚 あるか 当ててみせます ofo はいっ! 1回 2回、 3回･･･ テーブルマジック はいっ! はいっ! →〇〇 3 やってみよう 思考・判断・表現 8点 左右にある硬貨の枚数を、どのようにして 当てているのか考えてみましょう。 右のページへつづく→ はいつ! 10 では, 始めてください はいっ! ルール ①左には1枚ずつ 右には2枚ずつ 移動させる ②移動させるたびに 「はいっ!」と かけ声をかける ズバリ 左は4枚 右は6枚 ですね! まず、 好きな数を 言ってください はいっ ! 当たった! でも、どうして!? それでは 10枚の硬貨で やってみましょう 34 はいっ! 「終わり です わかっていること ・硬貨の枚数が全部で10枚 移動した回数が全部で7回 4

この問題教えてください

空でない集合 X に対し, X から X への写像の全体の集合を M(X) とし, 単射の全体 からなる部分集合を I(X), 全単射の全体からなる部分集合を B(X) とする. 集合 M (X) 上の2項関係・ を次で定める:f.g∈ M(X) に対して fr9ape B(X), pof=g fgapeI(X), pof=g, 9apeM(X), pof = g.. (1) 2項関係〜 が M (X) 上の同値関係になることを示せ . B (2) X が有限集合のとき, 2項関係は M(X) 上の同値関係になるか。 また X=N= {1,2,... } (自然数全体の集合) のときはどうか それぞれ, 理由をつけて答えよ. (3) J, ∈M(X) に対して,次を示せ . 179 (Vx, Vy € X, (f(x) = f(y) ⇒ g(x) = g(y))). (4) JEM(X) に対して,次を示せ. ƒ~g ⇒ (Vr. Vy € X, (f(x) = f(y) ⇒ g(x) = g(y))).

教えてください。しばらく考えましたが分かりませんでした。

空でない集合 X に対し, X から X への写像の全体の集合を M(X) とし, 単射の全体 からなる部分集合を I(X), 全単射の全体からなる部分集合を B(X) とする. 集合 M (X) 上の2項関係・ を次で定める:f.g∈ M(X) に対して fr9ape B(X), pof=g fgapeI(X), pof=g, 9apeM(X), pof = g.. (1) 2項関係〜 が M (X) 上の同値関係になることを示せ . B (2) X が有限集合のとき, 2項関係は M(X) 上の同値関係になるか。 また X=N= {1,2,... } (自然数全体の集合) のときはどうか それぞれ, 理由をつけて答えよ. (3) J, ∈M(X) に対して,次を示せ . 179 (Vx, Vy € X, (f(x) = f(y) ⇒ g(x) = g(y))). (4) JEM(X) に対して,次を示せ. ƒ~g ⇒ (Vr. Vy € X, (f(x) = f(y) ⇒ g(x) = g(y))).

この問題解ける方いませんか？

問題 1 集合 A,B,Cが, AN B = ANC と AUB = AUC を同時に満たすとき,B=C であることを証明せよ. 問題2 f:A→B,g: B C を写像とするとき, 次を示せ. (1) f,g が単射であれば, gof も単射である. (2) f,g が全射であれば, gof も全射である. 問題3 f:A→B,g: B C を写像とするとき, 次を示せ . (1) g が単射であり, gof が全射であれば.fは全射である. (2) f が全射であり, gofが単射であれば. g は単射である. 問題4 f:A→B を写像とし, Q1 Q2 CB とするとき, 次を示せ. f1 (Q1UQ2) = f-1 (Q1) Uf-1 (Q2) 問題 5 1と2が並んだn個の数字の列を考える. (1) 2の個数が個の, 列の個数を求めよ. (2) その中で2が隣り合わない列の個数を求めよ. 問題6 n = 213314 とする. nより小さい n²の正の約数であって, n の約数ではないよう なものはいくつあるか求めよ. 1

大問3の解答はこれでいいでしょうか？ また、大問2の(2)はおそらくm=5なのですが、ひとつひとつ合成して答えを出すのはいけないでしょうか？

[2] 複素数を成分とする3次正方行列全体のなす複素ベクトル空間をVとする. NEV をN2 ≠ 0 および №3 = 0 をみたすものとする. ただし, 0は3次零行列を表す. (1) 3項列ベクトルu∈C3 で, ベクトル N2u, Nu, u がC上線形独立となるものが 存在することを示せ. (2) 線形写像 f: V→Vを f(x) = NX - XN (X EV) で定めるとき, fm = 0 となる最小の正の整数m を求めよ.ただし, fm は f の m m 回合成写像 fm = fo... of を表す.

ナビエストークス方程式の微分型に関する式導出について質問です。 画像の(1)式を積分すると(2)式が導出されるらしいのですが、導出方法がわかりません。 特に、(2)式の右辺第二項以降は(1)式にガウスの発散定理を適用し出てくることはわかるのですが(2)式の右辺第一項がどのよ... 続きを読む

018 -(x x u) Dt = Vx (px) + (viscous term). (1) of. P p(x × u),dV = − f (x × u),¡(pu · ds) – fx × (pdS) + (viscous term). (2)

例題2と3についてです。線形変換であることを示すには、具体的にどのようなことを示す必要があるのか教えてください。

151 1. n次以下のK-係数多項式の空間 Pm (K) において, fEP (K) に対し, (Tof) (x) = f(x+b), bEK と置けば, To は P (K) の線型変換である.実際, 22 To (f+-g) (x) = (f+g) (x+b) = f(x+b)+g(x+b) = (Tof) (x) + (Tog) (x). To(cf) (x) = (cf) (x+b)=c•ƒ(x+b) = c(Toƒ) (x). 例 2. 漸化式 xn+k+ak-1Xn+k1+ ...+α1xn+1+αoxn = 0 (n=0,1,2,...) を充す実数列{Xn} 全体の空間 (p.97, §2 例 9 参照)で,一項だけ先へずらす写 像 T:{xn}→{Xn+1} は線型変換である. 例 3. 定数係数の斉次線型微分方程式 dk-1y + 'dxk-1 dky dxk + Ak-1 +ar dy dy の解空間において, 微分作用素 D:y→ は線型変換である. dx +aoy = 0 (ao = 0, a, R) dx さて,線型空間に基底を選んで, 線型写像を行列で表現することを考える. 線型空間 V の一つの基底E = <ex, ezi..., en> を選べば,Vから K™ への 同型写像 4 が決まるから、この意味で,基底 (E; 4) と言うことにする. T

統計学の知識ある方、以下にある式の導出方法分かりやすく教えていただきたいです。 分かるところだけでも教えてくれると嬉しいです😭 ちなみにこのサイトは、 統計学入門 http://www.snap-tck.com/room04/c01/stat/stat0001.html こ... 続きを読む

19:56 1 allệ (注3) 相関分析と同様に回帰分析の場合も信頼区間を求めることができま す。まずyの推測値の信頼区間は次のようになります。 この信頼区間は母集 団のy推測値の100(1-α) % が含まれる範囲を表し、信頼限界と呼ぶことが多 いようです。 y=a+b=(my-bmx)+bx = my+b(z-mz)→(j-my)=b(x-mz) VR VR V(j-my) = V(j)+V(my)-2C(j,my) = V(g) + -2 = V(y) - VR =V n n n =V(b(z-mx))=(x-m²) 2V(b)=(x-m²) 2VR S エエ (x - ₂)² 2V (6) - Vx{1+ (².²} =VR n S x=X0の時のy推測値の100(1-α)% 信頼限界: U Dol=a+bro ±t(n-2,a) VR -2,0)√| V₁ { 1/2 + ( 2 = m₂) ² } n S エ mx:xの標本平均 Sxx:xの平方和 VR : 残差分散 VR C(jj,my) = y推定値とmyの共分散 t(n-2, α): 自由度(n-2)のt n 分布における100α%点 この100(1-α)% 信頼限界において、x=mxの時の値を計算すると次のように なります。 VR ŷOL =a+bm±t(n-2,0) VR・ -2,0) √/ VR { 1 1 1 + (m₂ - m₂)² S エエ 2²}. =my±t(n-2,a)V n n これは値と残差分散が少し異なるだけで、 平均値の信頼限界(信頼区間) とほ ぼ同じ式であることがわかると思います。 つまり回帰直線は平均値を2次元 に拡張したものに相当し、 y推測値の信頼限界は平均値の信頼限界を2次元に 拡張したものに相当することになります。 次にyの信頼限界を求めてみましょう。 もしaとbに誤差がない、つまりy推 測値に誤差がないとすると次のようになります。 これが許容限界になりま す。 V(g) = V(g+c)=V(e) =VR x=x0の時のyの100(1-α) % 許容限界: gol =a+bro ±t(n-2,a)VVR you x=mxの時: gol = my±t(n-2,a) VVR しかし実際にはaとbには誤差があるので次のようになります。 これが棄却 限界です。 回帰分析の場合は棄却限界のことを予測限界 (prediction limit)と 呼びます。 (x-²)) S エ n n SII V(g+c)=V(g)+V(c) +2C(j,c)=VR /R { 1 + (*² =− m ₂) ² } + V₁ + 0 = VR { 1 + 1 2 + ( x − m ₂ )² ]} x=X0の時のyの100(1-α) % 予測限界: 1 (x-m₂)² yoz=a+bro ±t(n-2.0)/VR =t(n-2,α) √ -2,0) √/V₁ { 1 + 1 + n S エ U x=mxの時: yol = my ±t(n-2,a) 2, a) √/ VR (1+1) VR (1+ 安全ではありません - snap-tck.com

位相数学 画像の問題がわからなかったので教えていただきたいです💦特に1番の方お願いします！ よろしくお願いします🙇‍♀️❕

問 8.1.2つの写像 f:R→R, g : RR をf(z)=2x+3,g(x)=x2+x+1 で与える。このときの合成 ・ 写像 fog, gof, fof, gog を式で書きなさい。 *+ESA > *>3A) = A TRATANISL 問 8.2. 写像 f: X → Y に対して, 以下のような条件を考えることがある。 以下の2つの条件を日本語に直 しなさい。 (1) Vx, x' € X, (x‡x' ⇒ f(x) ‡ƒ(x')). ()13 867De tre (2) Vy ≤ Y, 3x ¤ X s.t. f(x) = y. NJ> j5 tovėdSJO

下の方の青で囲ったところは、なぜxで表さずyとしているのですか？

■重積分...積分領域が変数に依存する場合 ○ 右図1のような立体 [分かりやすくするために階段 状に表示しているが, 実際は滑らかな局面で囲まれて いるものとする] の体積 (縦棒の体積の総和)は,面 積要素 ds=dxdy に高さz=f(x,y) を掛けて得られる体積 要素 dV=f(x,y)ds=f(x,y)dxdy の総和として, 定義域D上の重積分 JSpf(x,y)dxdy で求めることができます. of(x,y) が連続関数で,各変数の定義域が α≦x≦b, asysであるとき､この重積分は cb [ { [ f(x, y)dx } dy ...(1) a [ { [ f(x, y)dy } dx...(2) のように, 1変数の積分の繰り返しによって行うこと ができます. (1) は右図2のように, まず変数yを固定して,各々 のyについて,xで積分し(図で示した壁の面積S(y) を求めて),次にy の関数として表されたその面積を y で積分することによって体積を求めることに対応し ています｡ (2)は図3のように,初めに x を固定してyで積分 し, 図で示した壁の面積S(x) を求めて、次にxで積分 するものです。 -1 ○変数の定義域が 0≦x≦1,0≦y≦xのよ うに他の変数に依存しているときは T! { [ f(x, y)dy } dx 0 または 0≦ysl, exslとして L' { [' f(x, y)dx } dy または D のように計算できます。 一般に,図4 (その平面図が図5) のように積分領 域Dの境界線が長方形でなく, 変数x,yの値に依存し ている場合 図2 図3 図4 図5 図6 B y 88 a S(x) b(v) a(y) 領域D B(X) _s(y) y b(y) X