雪泥鸿爪和屈指可数

paw这个单词,表示“爪或手”,是一个和hoof相对的单词:

  • hoof n.(马等动物的)蹄
  • paw n.爪子;(动物的)爪;(人的)手 v.挠,抓;动手动脚

所以,当你理解了 paw 和 hoof 是相对的概念时,你自然也就能将“手”和“爪”两种义涵赋予 paw 这个单词了。

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如果抛开意识形态,我们也可以把人的手看成就是爪,或者爪的一种。在这个世界上,有paw(爪)的生物,是多种多样的,数量极其庞大,但最典型的,当然就是猫、虎、鸟类的爪子了,尤其是鸟类,它们基本都是食肉动物,从这个意义上看,人类是命中注定,是要吃一部分肉的,并具有抓取的功能;相反,典型的,具有hoof的动物,则通常都是草食性动物,是不具有抓取的功能的,因为蹄的末端分端不是细长的、难以明显散开的、也是不(能)弯曲的,你让这样的生物去抓取东西,那可真是难为它们了,总而言之,抓的功能是由爪的生理结构决定的。

正是因为典型性,所以,我们看到 paw 这个单词的时候,一般想到的就是鸟这类生物,想到它们身上的爪子,尤其是飞鸟落在树枝上的情景。但其实,paw 这个单词,可能具有很强的拟声成份,它来自 aw-结构所发的 o 音,也就是说 aw-结构通字母 o,aw-也通au-,因为w-通u-,au-发音上也通 o,所以 paw 这个单词,发音的时候,我们就会想到 po-的发音/pɔː/,所以我们同样可以想到 pot 这样的容器,很大可能也是一个拟声的单词,来自容器中水的声音:

  • pot n.罐,瓶,壶;(某种特定)容器 //po-拟声,来自水器中水的声音
  • paw n.爪;手

paw 这个单词的首字母P/p,从词源上看,有一个源头,源起于掌,可指脚掌、也可指手掌,并引申指手或脚,以及踩、踏、拍打、拍击和行走等相关含义。换句话说,paw 显然是一个象形会意的单词,但同时,paw 也可能像 pot 一样,具有拟声的成份,那这个拟声,会是来自一种什么样的情景或场景呢?个人认为,paw 的拟声,很可能来自鸟降落的声音,具体有三种:鸟落在地面上,鸟落在树枝上,鸟落在雪面上,但很显然,虽然这三种场景都可能传来 PO 的声音,但鸟落在地面或雪面上的声音,可能显得更为明显和典型。所以,我们用【雪泥鸿爪】这个成语中的【雪泥】这样的场景来理解 paw 这个单词的声音缘起,可能会更加方便理解和记忆,飞鸿掠影、鸟落雪泥,传来 PO 的一声,鸟在雪地里,落下显而易见的爪印。

雪泥鸿爪 → 飞鸟降落,落下雪地爪印,传来 PO 的一声 → paw

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一般来说,飞鸟落地的方式,都是以掌落地,留下的,是鸟的爪印,同时,其实也是掌印。

这个掌,或掌印的本质,是一种散开、扇形或扇列结构。而在英语单词中,b-、p-、f-是相通的,所以,下面的这些单词,都是相通的:

  • finger n.手指
  • fan n.扇,风扇
  • fin n.鱼鳍
  • palm n.掌,手掌
  • paw n.爪

而发 PO 音、表示爪的单词 paw 最终没有写成 pau 或 pav ,很有可能 w 在这里也具有象形的成份,即 paw 中的字母 w ,很可能正是 雪泥鸿爪 中的那个 爪印。

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我们在分析 paw 和 hoof 两个单词义涵的区别时,我们会发现 paw 的指,通常有两个特点:

  • 【1】一般来说是弯曲或可以弯曲的
  • 【2】单爪或单手之指,数量一般不超过5,是非常少的一个数

所以,个人认为,词根flex-弯曲,few(少数几个),和词根 put-(切割、计数、思考,等一系列词根和单词,都和 paw(爪) 这个单词所对应的概念,也就是国人说的,手、爪(以及相应的指finger)是相通的。

通上过上面的象形的分析, 个人认为 paw 的字母 w ,其实就是鸟爪或人手其爪指散开时一类的形象,即摊开的掌形的形象。而如果了解字母象形的朋友,应当知道英文 26 个字母中,大写字母 E,其字母象形来源之一,就是指动物的 【趾、脚趾】的形象,通汉字【止】/【趾】,如果我们将字母 E 适当旋转一下,我们会发现 E 和 W 这两个字母,其实也是相通的,同样,字母 E 象形 【趾】,其较大的可能,也是来源于鸟的趾印。

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由于 paw 通 few,所以,我们很容易理解,few 的本质,其实是指【屈指可数】,即few 和finger、paw是相通的:

few det./adj. 有些,几个;很少的 pron.很少数,几乎没有;少数,几个 n.人数人

few 结构和相通性分析:

  • few = finger指 + paw爪 = 屈指可数的 = 少数的,没几个

而人正是通过屈指来数数的,因此,我们可以来学习一些词根put-(计数、思考)相关的单词。

词根put-(计数、思考)

  • compute v.计算 //= com + put + e = 放一起计算
    • computable adj.可计算的
    • computer n.计算机
    • computation n.计算
  • count v.计算 n.伯爵 //= coun-(=con-/com-)一起 + t-(=通词根put-)算数 = 计算
    • counter n.计数器;柜台 a./ad.相反的
  • repute n.名声;名誉 v.把…称为;认为 //= re反复 + put-计算、衡量、思考 + e尾素 = 指经得起反复计算、衡量的 = 名声、名誉
    • reputation n.名誉;名声

词根 flex-弯曲,可能和此也是有关或相通的,即来自于人的手指的可弯曲性。我们也来看一下相当的词汇吧。

词根flect-/flex-弯曲:

  • reflect v.反射;沉思
  • deflect v.偏斜,打歪
  • flex v.弯曲
    • flexible a.易弯曲的; 灵活的
内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
内容概要:本文围绕电力系统状态估计中的异常检测与分类展开,重点介绍基于Matlab代码实现的相关算法与仿真方法。文章详细阐述了在状态估计过程中如何识别分类量测数据中的异常值,如坏数据、拓扑错误参数误差等,采用包括残差分析、加权最小二乘法(WLS)、标准化残差检测等多种经典与现代检测段,并结合实际算例验证方法的有效性。同时,文档提及多种状态估计算法如UKF、AUKF、EUKF等在负荷突变等动态场景下的应用,强调异常处理对提升电力系统运行可靠性与安全性的重要意义。; 适合人群:具备电力系统基础知识一定Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事电力系【状态估计】电力系统状态估计中的异常检测与分类(Matlab代码实现)统自动化相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握电力系统状态估计中异常数据的产生机制与分类方法;②学习并实现主流异常检测算法,提升对状态估计鲁棒性的理解与仿真能力;③服务于科研项目、课程设计或实际工程中的数据质量分析环节; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,配合电力系统状态估计的基本理论进行深入理解,重点关注异常检测流程的设计逻辑与不同算法的性能对比,宜从简单案例入逐步过渡到复杂系统仿真。
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