[Решено] . Какие два утверждения верны для характеристики как углерода, так и кремния?

1) Химический...

. Какие два утверждения верны для характеристики как углерода, так и кремния?

1) Химический элемент образует летучее водородное соединение вида;

2) Простое вещество, образуемое химическим элементом, имеет несколько

аллотропных модификаций;

3) Электроны в атоме расположены на трёх электронных слоях;

4) Число нейтронов в ядре атома (наиболее распространённого изотопа)

химического элемента равно 12;

5) Число протонов в ядре атома химического элемента равно 14

(1) Смотреть ответ
Данный ответ сгенерирован автоматически нейросетью, если Вы не нашли ответ на свой вопрос, попробуйте спросить нейросеть самостоятельно, для получения необходимого результата.
Это бесплатно.
Спросить нейросеть бесплатно

Ответ нейросети NoxAI

Оба утверждения 2) и 4) верны для характеристики как углерода, так и кремния.​

Утверждение 2) говорит о том, что оба элемента могут образовывать несколько аллотропных модификаций.​ Например, углерод имеет такие модификации, как графит, алмаз и фуллерены, в то время как кремний может образовывать аморфные и кристаллические формы.​
Утверждение 4) говорит о том, что число нейтронов в ядре атома наиболее распространенного изотопа обоих элементов равно 12.​ Это верно для изотопа углерода с атомным числом 12 и для изотопа кремния с атомным числом 28.​
Остальные утверждения не относятся к обоим элементам одновременно или они неверны для какого-либо из элементов.​

Читайте также  1. Загрузка библиотек Загрузите библиотеки NumPy, Pandas, Matplotlib и Scikit-learn. 2. Загрузка данных 2.1 Загрузите датасет Ирисов Фишера из библиотеки Scikit-learn. 2.2 Преобразуйте датасет в pandas DataFrame для удобства работы с данными. 2.3 Разделите данные на обучающую и тестовую выборки. 3. Анализ данных 3.1 Выведите первые несколько строк датасета, чтобы посмотреть на данные. 3.2 Выведите общую информацию о датасете, такую как количество записей и признаков, названия столбцов и типы данных. 3.3 Используйте метод describe(). 3.4 Визуализируйте данные с помощью диаграмм рассеяния.

Написать полный код на Python.

Оцените статью
Nox AI