대답:
1)
설명:
이것은 첫 번째 시도이며 필요한 것보다 더 복잡 할 수 있습니다.
문제를 공정하게 대칭으로 유지하십시오 …
방해
그때:
# (알파 = m - 3h), (베타 = m - h), (감마 = m + h), (델타 = m + 3h)
과:
# ax ^ 2 + bx + c = a (x-alpha) (x-beta) #
#color (백색) (ax ^ 2 + bx + c) = a (x-m + 3h) (x-m + h) #
#color (흰색) (ax ^ 2 + bx + c) = ax ^ 2-2 (m-2h) ax + (m ^ 2-4hm + 3h ^ 2)
그래서:
# {(b = -2 (m-2h) a), (c = m ^ 2-4hm + 3h ^ 2):} #
과:
# D_1 = b ^ 2-4ac #
#color (흰색) (D_1) = 4a ^ 2 ((m-2h) ^ 2- (m ^ 2-4hm + 3h ^ 2)) #
#color (흰색) (D_1) = 4a ^ 2 ((m ^ 2-4hm + 4h ^ 2) - (m ^ 2-4hm + 3h ^ 2)) #
#color (흰색) (D_1) = 4a ^ 2h ^ 2 #
그러면 우리는 단순히
# D_2 = 4p ^ 2h ^ 2 #
그래서:
# D_1 / D_2 = (4a ^ 2h ^ 2) / (4p ^ 2h ^ 2) = a ^ 2 / p ^ 2 #
대답:
1)
설명:
다음은 더 간단한 방법입니다 …
# ax ^ 2 + bx + c = a (x-alpha) (x-beta) #
#color (흰색) (ax ^ 2 + bx + c) = a (x ^ 2- (알파 + 베타) x + 알파벳) #
#color (흰색) (ax ^ 2 + bx + c) = ax ^ 2- (alpha + beta) ax + 알파벳 #
그래서:
# D_1 = b ^ 2-4ac #
#color (흰색) (D_1) = a ^ 2 ((알파 + 베타) ^ 2-4alphabeta) #
#color (흰색) (D_1) = a ^ 2 (알파 ^ 2 + 2 알파 페타 + 베타 ^ 2-4 알파 페타) #
#color (흰색) (D_1) = a ^ 2 (알파 ^ 2-2 알파벳 + 베타 ^ 2) #
#color (흰색) (D_1) = a ^ 2 (알파 - 베타) ^ 2 #
비슷하게:
# D_2 = p ^ 2 (감마 - 델타) ^ 2 #
그러나
# 감마 - 델타 = 베타 - 알파 #
과:
(α-β) ^ 2) / (p ^ 2 (gamma-delta) ^ 2) = a ^ 2 / p ^ 2 #
텍스트가 보이거나 디자인되는 방식은 무엇입니까?
글꼴 당신이 찾고있는 단어가 "글꼴"이라고 생각합니다.
왕성한 표현 방식은 한 단어로 무엇입니까?
회선 또는 circumlocution.
다른 수준에 도달하는 질문의 수는 어떻게 진행됩니까? 레벨이 올라감에 따라 질문의 수가 급속히 증가하는 것으로 보입니다. 레벨 1에 몇 개의 질문이 있습니까? 레벨 2에 대해 몇 개의 질문이 있습니까?
글쎄, 당신이 FAQ를 보면, 처음 10 레벨의 추세가 주어진다는 것을 알게 될 것입니다. 당신이 정말로 높은 레벨을 예측하고 싶다면, 당신이 도달 한 레벨에 따라 과목의 카르마 포인트의 수를 맞 춥니 다. , 그리고 : x는 주어진 주어의 레벨입니다. 같은 페이지에서 대답을 쓰는 것으로 가정하면 작성한 모든 대답에 대해 bb (+50) 가를 얻습니다. 이제 이것을 레벨에 대한 답변의 수로 재구성하면, 경험적 데이터라는 점을 명심하십시오. 실제로 이것이 어떻게 작동하는지 말하는 것은 아닙니다. 하지만 좋은 근사치라고 생각합니다. 또한 개선을 위해 다른 사람의 답변을 편집 (+20 카르마)하거나 다른 사람이 답변을 좋아할 경우 (+ 100 x "기여도 %") 어떤 일이 발생하는지 고려하지 않았습니다.