英语五种基本句型 及如何区分双宾语和宾语补足语

本文详细介绍了英语中的五种基本句型,包括主谓(S+V)、主系表(S+V+P)、主谓宾(S+V+O)、主谓间宾直宾(S+V+IO+O)和主谓宾宾补(S+V+O+C)。通过典型例句帮助读者理解每种句型的特点和用法。

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英语五种基本句型 如下:

   基本句型一: +             (主+谓)

例:

Time flies.

I work.

They work for half an hour.

   基本句型二: + +      (主+系+表)

:

Everything looks different.

This is an English dictionary.

   基本句型三: + +      (主+谓+宾)

:

Who knows the answer?

He understands English.

   基本句型四: + +IO +O(主+谓+间宾+直宾)

:

She passed him a new dress.

I told him how to run the machine.

 

   基本句型五: + + +C(主+谓+宾+宾补)

:

We keep the table clean.

They painted the door green.

 

区分双宾语和复合宾语:

在间接宾语后边加上be动词,若能构成合乎逻辑的句子,后面的名词则是补足语。

:

I made John our chairman.   宾语补足语

I made John a cake. 双宾

内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学动态神经网络领域的学术界工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真实验进一步验证书中提出的理论技术。
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