日语动词变形总结

本文深入解析了日语动词的多种变形形式,包括ます形、ない形、可能形等,并提供了具体例子帮助理解。此外,文章还详细介绍了动词的命令形、被动形、使役形以及意向形等,旨在全面掌握日语动词的变形规则及其应用场景。

动词变形总结

1.动词ます形变化规则
①五段动词:将结尾假名变成它同行的前一个假名后+ます
例:行く~行きます  买う~买います
  ②一段动词:去る+ます
   例:食べる~食べます 起きる~起きます
③カ变动词:来(く)る~来(き)ます
④サ变动词:する~します
     例:勉强する~勉强します
 特殊五段动词:帰る~帰ります  知る~知ります
        入る~入ります  要る~要ります
        切る~切ります  走る~走ります 等

2・动词ない形
①五段动词:将结尾假名变成它同行的あ段上的假名后+ない。
行く→行かない.  买う→买わない。
②一段动词:去る+ない。
食べる→食べない。 起きる→起きない。
③カ变动词:来る→来(こ)ない。
④サ变动词:する→しない。
例:勉强する→勉强しない。
特殊五段动词:帰る→帰らない。知る→知らない。
其它的以此类推,将る变成ら+ない。
3.动词可能形
①五段动词:将结尾假名变成它同行的下一个假名后+る。
行く→行ける。   买う→买える。
②一段动词:去る+られる。
       食べる→食べられる。 起きる→起きられる。
③カ变动词:来る→来(こ)られる。
④サ变动词:する→できる。
  勉强する→勉强できる。
4.动词て形
(1)五段动词:①く→いて。 ぐ→いで。
例:书く→书いて。 脱ぐ→脱いで。
②う、つ、る为结尾的,去掉う、つ、る+って。
例:买う→买って。立つ→立って。终わる→终わって。
③む、ぬ、ぶ为结尾的去掉+む、ぬ、ぶ+んで。
例:饮む→饮んで。死ぬ→死んで。飞ぶ→飞んで。
④以す为结尾的す→して。
例:话す→话して。
(2)一段动词:去る+て。
例:食べる→食べて。起きる→起きて。
(3)カ变动词:来る→来(き)て。
④サ变动词:する→して。
例:勉强する→勉强して。
例外:行く→行って。帰る→帰って。知る→知って等.
5.假定形
①五段动词:将结尾假名变成它同行的下一个假名后+ば。
例:行く→行けば。   买う→买えば。
②一段动词:去る+れば
例:食べる→食べれば。  起きる→起きれば。
③カ变动词: 来る→来(く)れば。
④サ变动词: する→すれば。
例:散歩する→散歩すれば。
⑤形容词:去い+ければ
例:安い→安ければ。  おいしい→おいしければ。
⑥形容动词:去だ+なら。
例:暇だ→暇なら。   简単だ→简単なら。
‡名词:名词直接+なら。
例:日本人→日本人なら。
6.动词意向形
①五段动词:将结尾假名变成它同行的最后一个假名后+う
例:行く→行こう。    买う→买おう。
②一段动词:去る+よう
例:食べる→食べよう。  起きる→起きよう。
③カ变动词: 来る→来(こ)よう。
④サ变动词: する→しよう。
例:散歩する→散歩しよう。
7.动词命令形
①五段动词:将结尾假名变成它同行的下一个假名即可.
例:行く→行け。    买う→买え。
②一段动词:去る+ろ
例:起きる→起きろ。  食べる→食べろ。
③カ变动词: 来る→来(こ)い。
④サ变动词: する→しろ。
例:勉强する→勉强しろ。
动词禁止形是所有词的字典形(原形、基本形)+な。
例:行く→行くな。  起きる→起きるな。 来る→来(く)るな。 勉强する→勉强するな。
8.动词被动形
①五段动词:将结尾假名变成它所在行的あ段上假名后+れる。
例:踏む→踏まれる。  呼ぶ→呼ばれる。
②一段动词:去る+られる。
例:褒める→褒められる。  食べる→食べられる。
③カ变动词: 来る→来(こ)られる。
④サ变动词: する→される。
例:発明する→発明される。
9.动词使役形
①五段动词:将结尾假名变成它所在行的あ段上假名后+せる。
例:行く→行かせる。  饮む→饮ませる。
②一段动词:去る+させる。
例:食べる→食べさせる。  起きる→起きさせる。
③カ变动词: 来る→来(こ)させる。
④サ变动词: する→させる。
例:勉强する→勉强させる。

内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计与预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模与预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性与优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模与控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模与预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论与实际结合。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势与局限性的认识。
内容概要:本文研究了基于物理信息神经网络(PINN)求解二阶常微分方程(ODE)边值问题的方法,并提供了完整的Matlab代码实现。文章通过将微分方程的物理规律嵌入神经网络损失函数中,利用神经网络的逼近能力求解边值问题,避免传统数值方法在网格划分和迭代收敛方面的局限性。文中详细介绍了PINN的基本原理、网络结构设计、损失函数构建及训练流程,并以典型二阶ODE边值问题为例进行仿真验证,展示了该方法的有效性和精度。此外,文档还附带多个相关科研方向的Matlab案例资源链接,涵盖状态估计、优PINN物理信息神经网络用于求解二阶常微分方程(ODE)的边值问题研究(Matlab代码实现)化调度、机器学习、信号处理等多个领域,突出其在科学研究中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定数学基础和Matlab编程能力的理工科研究生、科研人员及从事科学计算、工程仿真等相关工作的技术人员。; 使用场景及目标:①用于求解传统数值方法难以处理的复杂或高维微分方程问题;②为科研工作者提供PINN方法的入门实践路径,推动其在物理建模、工程仿真等领域中的创新应用;③结合所提供的丰富资源拓展至电力系统、故障诊断、优化调度等交叉学科研究。; 阅读建议:建议读者结合文中的Matlab代码逐行理解PINN实现机制,动手复现并尝试修改方程式与边界条件以加深理解,同时可参考附带资源扩展应用场景,提升科研效率与创新能力。
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