高校数学の質問スレ（医者・東大卒専用） Part438 (991ﾚｽ)
上下前次1-新
抽出解除 ﾚｽ栞
36: １３２人目の素数さん [sage] 2024/08/14(水)20:18:28.86 ID:jFZUZf8i(7/10)
a + b + c = 1,
aa + bb + cc = 3,
a^8 + b^8 + c^8 = 3,
を解け。
実数解は (-1,1,1) (1,-1,1) (1,1,-1)
42: １３２人目の素数さん [sage] 2024/08/15(木)00:41:32.86 ID:zglV+U2W(3/4)
↑
虚数解
t^3 − t^2 − t + 3 = 0,
t = [−(35+3√129)^{1/3} − (35-3√129)^{1/3} + 1]/3
= −1.359304086
[(1-t) ±ｉ√(-t-1)･√(5-3t)]/2 = 1.179652043 ± 0.903013146ｉ
S_3 = -5,
abc = -3,
90: １３２人目の素数さん [] 2024/08/19(月)21:07:59.86 ID:qEmD6FDJ(1)
実際やってるような気が付いたから大丈夫
トレンド1位スナイプできるレベルで技は３ー４個しか使えずインフレして自分達で爆死させて貰いますた
女は恋愛すんな
145: １３２人目の素数さん [sage] 2024/08/25(日)05:42:43.86 ID:/qrXHaIo(1/11)
>>140
レスありがとうございます。
想定解と合致しました。
https://i.imgur.com/b226zjT.png
341: １３２人目の素数さん [sage] 2024/11/26(火)20:42:38.86 ID:HQUgcf8k(1)
意味のある問題と思い込めるってwww
並外れた低脳アピールwww
382(1): １３２人目の素数さん [sage] 2024/12/06(金)07:45:05.86 ID:vLOIX3xc(1)
>>380
7分だと1日20件無理じゃん
嘘ついたってこと？
388: １３２人目の素数さん [sage] 2024/12/07(土)01:26:36.86 ID:BxWxOKoF(1/3)
>>387
病気見逃しそうに関してはダンマリかよ
466(1): １３２人目の素数さん [sage] 2024/12/22(日)21:03:18.86 ID:rWRciXK9(8/8)
spherical_triangle_area <- function(R, a, b, c) {
# 直交座標への変換
to_cartesian <- function(lat, lon) {
c(cos(lat) * cos(lon), cos(lat) * sin(lon), sin(lat))
}
p <- to_cartesian(a[1], a[2])
q <- to_cartesian(b[1], b[2])
r <- to_cartesian(c[1], c[2])
# 辺のベクトルを計算
u_ab <- q - p
u_bc <- r - q
u_ca <- p - r
# 内角を計算
angle_between <- function(u, v) {
acos(sum(u * v) / (sqrt(sum(u^2)) * sqrt(sum(v^2))))
}
alpha <- angle_between(u_ab, -u_ca)
beta <- angle_between(u_bc, -u_ab)
gamma <- angle_between(u_ca, -u_bc)
# 超過角を計算
E <- alpha + beta + gamma - pi
# 球面三角形の面積を計算
R^2 * E
}
566: １３２人目の素数さん [sage] 01/15(水)06:14:35.86 ID:8YGxCxj9(1/2)
>>565
レス乞食にまんまとレスしてるアホ
576: １３２人目の素数さん [sage] 01/16(木)07:32:34.86 ID:M9H3tZYu(1)
>>575
保読スな
育めレる
園なタほ
卒いイど
647(2): １３２人目の素数さん [] 02/02(日)11:05:54.86 ID:yJ04zVkc(1)
M 高校の男女比は男 25%、女 75% である。男子生徒の 12%、
女子生徒の 8% は性体験済みである。
任意に生徒を 1 人選び、「君は性体験済みか？」と聞いた
ところ、「はい」と答えた。
この生徒が女子である確率を求める。ただし男女とも全員が
正直に答えるものとする。
680: １３２人目の素数さん [sage] 02/06(木)16:45:13.86 ID:Kqo8KOCs(2/6)
>>679
機器だが
715: １３２人目の素数さん [sage] 02/09(日)19:28:56.86 ID:hfPTlL2M(1)
>>705
5chで60過ぎのリアルじゃ誰にも相手にされてないジジイが高校生にすらバカにされるのがそんなに楽しいかって聞いてんだよ
759: １３２人目の素数さん [sage] 03/24(月)16:52:11.86 ID:sGC1elSQ(1)
>>758
？
843: １３２人目の素数さん [sage] 05/24(土)08:17:52.86 ID:VetM3rz7(2/5)
library(rjags)
# Fit a Bayesian logistic regression model using JAGS and return predictions and posterior summaries
fit_bayesian_logistic_jags <- function(data, formula, newdata,
n.chains = 3, n.iter = 5000, n.burnin = 1000) {
# Extract response variable name from the formula
response_var <- all.vars(formula)[1]
y <- data[[response_var]]
# Convert factor response to binary numeric (0/1)
if (is.factor(y)) y <- as.numeric(y) - 1
y <- as.numeric(y)
# Construct design matrices for training and new data
X <- model.matrix(formula, data)
new_X <- model.matrix(delete.response(terms(formula)), newdata)
# Prepare data list for JAGS
jags_data <- list(
y = y,
X = X,
n = nrow(X),
p = ncol(X),
new_X = new_X,
scale_beta = rep(2.5, ncol(X)) # Prior scale for each coefficient
)
# Define the JAGS model
model_string <- "
model {
for (j in 1:p) {
beta[j] ~ dt(0, 1 / pow(scale_beta[j], 2), 1)
}
for (i in 1:n) {
logit_p[i] <- inprod(X[i,], beta[])
y[i] ~ dbern(1 / (1 + exp(-logit_p[i])))
}
new_logit <- inprod(new_X[1,], beta[])
new_p <- 1 / (1 + exp(-new_logit))
}
"
# Initialize and run the JAGS model
model <- jags.model(textConnection(model_string), data = jags_data,
n.chains = n.chains, quiet = TRUE)
update(model, n.burnin)
# Draw posterior samples
samples <- coda.samples(model, c("beta", "new_p"), n.iter - n.burnin)
mat <- as.matrix(samples)
# Return results
list(
model = samples,
predicted_prob = mean(mat[, "new_p"]),
summary = summary(samples)
)
}
893(1): １３２人目の素数さん [sage] 06/19(木)21:12:59.86 ID:scvOAOQ6(1)
>>891
方針説明されてもわからないとか理解力なさ過ぎだろwwww
978: １３２人目の素数さん [sage] 07/17(木)17:48:08.86 ID:H6WHkr1h(1)
100%
上下前次1-新書関写板覧索設栞歴
ｽﾚ情報 赤ﾚｽ抽出 画像ﾚｽ抽出 歴の未読ｽﾚ AAｻﾑﾈｲﾙ
ぬこの手 ぬこTOP 1.625s*