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。
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