20、20世纪早期美国英语中的及物 into -ing 结构研究

20世纪早期美国英语中的及物 into -ing 结构研究

在英语语法的研究领域中,及物 into -ing 结构是一个饶有趣味的研究点。本文将深入探讨20世纪20年代美国英语里的及物 into -ing 模式,通过对《时代》杂志语料库(TIME)的分析,揭示这一模式的语法特性、相关动词的使用情况以及其语义内涵。

及物 into -ing 模式的基本概念

先来看一个例句:“…he can browbeat a girl into marrying him (TIME, 1924)” 。此句中有两个动词,“browbeat” 和 “marry” 。传统语法学家认为每个动词都有其独立的主语,所以该句包含两个从句,其中一个嵌套在另一个之中。这种假设不仅符合传统语法观念,还能清晰呈现两个动词的论元结构。

在这个模式中,“browbeat” 是主要动词,它赋予 “a girl” 一个语义角色,这表明该模式属于控制模式,而非名词短语移动或宾格 -ing 模式。根据控制理论,从句的主语用 “PRO” 表示。句子的结构可表示为:

[[he]NP1  can  [browbeat]Verb [a girl]NPO  [into]Prep  [[[PRO]NP2 marrying him ]S2]NP]S1

这种模式属于宾语控制,即 “PRO” 由主要动词的宾语控制,这就是及物 into -ing 模式。在该模式中,主要动词通常选择三个论元,第一个论元(如 “he” )具有施事者(Agent)的语义角色,第二个论元(如 “a girl” )具有受事者(Patient 或 Un

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)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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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