個別指導塾YESオンライン スクールが運営する総合学習メディア【スマナビング!】高校数学/物理/化学と線形代数を解説!いつ・どこでもわかりやすい記事が読めます!社会人の方の学び直し(リカレント教育)にも最適。
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【新規開校】 スマナビング執筆講師によるデータサイエンスの為の数学塾DeamS新規開校
摩擦力3種類の定義/注意点/公式を例題とグラフで分かりやすく解説
力学
力学的エネルギー保存則動摩擦係数最大静止摩擦力静止摩擦係数
摩擦力3種類の定義/注意点/公式を例題とグラフで分かりやすく解説
静止摩擦力/最大静止摩擦力/動摩擦力を図を用いてわかりやすく説明しています。最大静止摩擦力と静止摩擦力の違いなどの、多くの人が引っかかるポイントも丁寧にフォロー...
  • 安田 周平
逆数をとって絞り込む!条件式に不等合が入った整数問題の解き方
整数
条件式逆数
逆数をとって絞り込む!条件式に不等合が入った整数問題の解き方
整数問題を得意にするために必要な解法や、手順、考え方など解説しています。今回は、「逆数を取る→絞り込み」、「条件式を利用する為にするべき事」をまとめました。...
  • 安田 周平
ケプラーの第一/第二/第三法則をどこよりもわかりやすく解説!
力学
ケプラーの法則惑星の運動楕円第一宇宙速度
ケプラーの第一/第二/第三法則をどこよりもわかりやすく解説!
ケプラーの第一/第二/第三法則を解説。万有引力の法則、宇宙速度、ケプラーの法則の力学分野の第三弾!この記事でケプラーの法則はしっかり身につきます。まとめの例題を...
  • 安田 周平
万有引力による位置エネルギーがマイナスになる理由が分かる!
力学
万有引力位置エネルギー力学的エネルギー保存則
万有引力による位置エネルギーがマイナスになる理由が分かる!
万有引力による位置エネルギーが負になる理由と、第二宇宙速度(地球脱出速度)の求め方をイラスト付きでわかりやすく解説しました。...
  • 安田 周平
第一宇宙速度の意味と求め方がわかる!~万有引力と円運動~
力学
万有引力円運動第一宇宙速度近似
第一宇宙速度の意味と求め方がわかる!~万有引力と円運動~
第一宇宙速度の意味を紹介し、その値を万有引力を向心力とした円運動と、重力と万有引力の関係を利用した2通りで求める方法(導出法)を解説しています。...
  • 安田 周平
2〜9の倍数の見分け方を証明付きで分かりやすく紹介!
場合の数と確率~解き方のコツ・公式の問題など~
倍数判定法
2〜9の倍数の見分け方を証明付きで分かりやすく紹介!
場合の数と確率入門講座第4回:n桁のkの倍数の作り方(場合の数)の頻出問題を解説しています。関係が深い整数より2〜9の倍数判定法とその証明も紹介しています。...
  • 安田 周平
n桁の数を作る場合の数の求め方【条件が厳しい所から決めて行く】
場合の数と確率~解き方のコツ・公式の問題など~
n桁の数を作る場合の数の求め方【条件が厳しい所から決めて行く】
場合の数と確率超入門講座第3回目は、数字の書かれたカードから何枚かを選んでn桁の整数や偶数が何通り出来るか、という問題を解説していきます。...
  • 安田 周平
円順列/じゅず順列の解き方と「一つ固定」する意味がわかる!必見記事
場合の数と確率~解き方のコツ・公式の問題など~
SPI対策円順列同じものを並べる順列数珠順列
円順列/じゅず順列の解き方と「一つ固定」する意味がわかる!必見記事
円順列は何故固定するのか?数珠順列の意味と解き方は?場合の数と確率の入門者のために図や具体例を挙げて出来るだけ分かりやすく解説しています。...
  • 安田 周平
順列と組み合わせの違いとは?そしてそれぞれの意味を0から解説!
場合の数と確率~解き方のコツ・公式の問題など~
PとCSPI対策数的処理組み合わせ
順列と組み合わせの違いとは?そしてそれぞれの意味を0から解説!
場合の数・確率がよく分からない!「順列と組み合わせ」とか「区別して」とか何がどう違うのかサッパリ、という人(高校生/受験生/SPI対策)向けの入門シリーズです。...
  • 安田 周平
積分と不等式|積分出来ない関数の極限をはさみうちで求める方法
二項定理とその応用
はさみうちの原理評価
積分と不等式|積分出来ない関数の極限をはさみうちで求める方法
数学Ⅲ総仕上げシリーズ第一回として、不等式で積分をはさみこんで、極限値を求める問題を解説します。...
  • 安田 周平
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スマナビング!は、いつ・どこでも資格試験対策や、テスト勉強、データサイエンス・機械学習の為の数学対策が出来るサイトです。

データサイエンスのための数学塾DeamS・個別指導塾YESを運営する船場物産株式会社代表取締役安田周平が執筆しています。

【対象者と学べる内容】
数学1A/2B/3Cと物理/化学を学ぶ高校生/大学受験生の方、データサイエンス、人工知能(機械学習/ニューラルネットワーク)の理論を理解する、就活や転職の際の対策などの理由で、高校数学や線形代数・統計学・解析学の学び直しをしたい社会人の方を主な対象としています。


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