词汇量高速翻倍的方法

我们来看两个单词:

  • hard a.硬的
  • soft a.软的

现在,我们来学习一个动词后缀-en,-en后缀所表达的,就是“使…”,也就是【使怎么怎么样】,这个【怎么怎么样】呢,正是它所要附加的形容词所表达的事物特征。现在,我们就来给 hard、soft 加上后缀-en,于是我们迅速得到了另个两个单词,一个是表示硬化或变硬的harden,一个是表示软化或变软的soften。

  • harden v.硬化;变硬
  • soften v.软化;变软

我们的词汇量,是不是马上翻倍了呀。

不过-en 附加的原有单词,有的时候,需要有一些变化,比如下面两个形容词:

  • wide a.宽的
  • high a.高的

不过,wide 附加 -en时,需要将wide原来末尾的字母-e先去掉的,然后再加上-en;而 high,加-en 最终的形式,是 heighten,相当于不是直接在high这上形容词后附加-en,而是在high的名词形式 height(n.高;高度)后附加-en:

  • widen v.加宽;变宽 //= wid(e) a.宽的 + -en
  • heighten v.增高、提高;加强 //= high->height(n.高;高度;身高) + -en

不过,这些小细节、小变化,我们销加注意一下就可以了。通过前面的例子,总体上而言,我们可以得出一个结论,那就是学习词根词缀方面的知识,可以让我们的词汇量,实现短期内爆炸式的增长,因为词根词缀知识,是一种杠杆,一种实现事半功倍的杠杆,或者它是一种通道,它能给我们一种上高速的感觉。

基词(附加)后缀派生词备注
hard a.硬的追加-enharden v.硬化,变硬-
soft a.软的追加-ensoften v.软化,变软-
----
wide a.宽的追加-enwiden v.加宽、拓宽,变宽先去尾e,再加-en
high a.高的追加-enheighten v.增高、提高;加强先转名词height,再加-en
----
loose a.松的追加-enloosen v.放松先去尾e,再加-en
tight a.紧的追加-entighten v.收紧-

小结/公式:【形容词/名词】±en => 【动词】;-en是一个动词后缀

所以,如果你想迅速提升你的英语词汇量,你就应当高度重视词根词缀法,因为这个方法不但有效,而且应当面广,因为,英语中的大部分单词,都是派生词,而基于基词或词根附加词缀构建出来的单词,就是派生词。

所以,给予【词根词缀法】以足够的重视,并迅速、有力的用起来,才是王道。

又比如形名缀-al,它可以用来派生名词或者形容词,通常-al加在名词后,可以派生出相应的形容词,比如:

基词(附加)后缀派生词备注
music n.音乐附加-almusical a.音乐的-
nation n.国家;民族附加-alnational a.国家的;民族的-
nature n.自然,自然界附加-alnatural a.自然的,大自然的先去尾e,再加-al
tradition n.传统,惯例附加-altraditional a.传统的;惯例的-
person n.个人附加-alpersonal a.个人的-
education n.教育附加-aleducational a.教育的-
environment n.环境附加-alenvironmental a.环境的,自然环境的,有关环境的-

小结/公式:【名词】+ -al => 【形容词】;-al是一个形容词后缀

是不是很有效呀,所以,我们应当对【词根词缀法】拥有足够的信心,因为,事实就摆在你的面前。是的,当你拥有了相应的词根词缀知识,再稍加努力一下,你就相当于坐上了记忆单词的飞机,你就可以上天了。

在这里插入图片描述

那么,词根词缀法怎么学呢?就像上面所举的例子,先从基本的后缀开始学起吧,因为它相对简单,却非常有效,这就是【由简入繁、先易后难】的学习原则,慢慢你再学习一些前缀和词根的知识吧。

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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