than的用法合集

        首先需要了解一下than的词性,其有两个词性,一个是介词,一个是连词。

        介词后面一定要接上名词性的词语,比如 i am taller then him 我比我的老师高

        连词就比较自由,一般用来连接两个句子;但是使用than连词词性的时候,经常会省略第二个句子,比如 i am taller than he,其实后面省略了一个is,这个句子的意思和上面使用介词时候的意思是一样的。

        即 i am taller than him和i am taller than he is 是一个意思。

        了解了than 的词性,那么接下来有些常见的特殊情况需要说一下。

        1. than当做连词或介词时候的省略,比如 than expected 或 than usual 这样的省略或者 than is + adj ,也是和上述一样的省略,可以放心使用。放心省略。

        2. 一些常见的关于than的词组

        (1)more than 结构 字面意思是 “多余,超过”

                scattered around the globe are more than 100 small regions of isolated volcanic activity.

                还有一个用法就是“远远不止”

                he is more than a teacher  他不只是一个老师(more than 整体可以当做是一个副词来看。不过本质 其中的more 是代词,than 是介词,为了方便可以当做一个程度副词来看。)

        we are more than happy to meet you.

        (2)more...than... 其中不同的人进行比较+同一个人的不同特征进行比较

                 i am taller than you.

                然后另外一个是同一个人的不同特征进行比较,意思是“与其....不如”

                he is more tall than fat.  与其说他胖,不如说他高。

        (3)no more than(仅仅是,只不过是) 和 no more ....than(表示都不是,表示两个的否定)

                he is no more than a teacher. 他只不过是一个老师。

                he is no more a teacher than a writer。 = he is no more a teacher than a writer is 

                他不是老师,就像作家不是老师一样。

        (4)no less than(大于等于的意思) 和 no less....than(和...一样)

                he walks no less than 3 miles. 他走了三英里

                he is no less wise than her.—— 他和她一样聪明

        (5)anything less than 

                they couldn't imagine living with anything less than what they have right now.

                

                

                

基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究与Matlab代码实现,重点在于通过数值方法提升NMPC在动态系统中的鲁棒性与稳定性。文中结合实时迭代机制,构建了能够应对系统不确定性与外部扰动的双模预测控制框架,并利用Matlab进行仿真验证,展示了该模型在复杂非线性系统控制中的有效性与实用性。同时,文档列举了大量相关的科研方向与技术应用案例,涵盖优化调度、路径规划、电力系统管理、信号处理等多个领域,体现了该方法的广泛适用性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于解决非线性动态系统的实时控制问题,如机器人控制、无人机路径跟踪、微电网能量管理等;②帮助科研人员复现论文算法,开展NMPC相关创新研究;③为复杂系统提供高精度、强鲁棒性的预测控制解决方案。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,重点关注NMPC的实时迭代机制与双模稳定设计原理,并参考文档中列出的相关案例拓展应用场景,同时可借助网盘资源获取完整代码与数据支持。
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