管理类联考——逻辑——知识篇——第二章 模态命题(考1题)(以性质命题为基础)

news2025/2/14 1:59:22

第二章 模态命题(考1题)(以性质命题为基础)

一、模态命题

模态命题多指包含有“必然(一定)”或“可能”这两个模态词的狭义模态命题:必然命题或可能命题。

二、模态考点

联考中模态的考点比较少,大家只需理解“可能=不一定不”“可能不=不一定”即可。
推导:
在这里插入图片描述

①不一定下雨:P<1,即排除P=1,即否定“可能下雨”,即为“可能不”。
②可能下雨:P>0,即排除P=0,即否定“一定不下”,即为“不一定不”;

三、模态命题-解题方法

考点1-句式转换(①②⑤⑥必考,③④常识)

1)逻辑转换:
①不一定不=可能12
②不一定=可能不=未必

2)语文转换:
③一定=不可能不=必然
④一定不=不可能=必然不

考点2-句式转换+性质

⑤不一定不=可能;不一定=可能不3
⑥包含推理:所有→有的

考点3:推理

①一定→可能(大范围→小范围)

考点4:性质+模态

性质+模态(长句读不懂,需要转换)
否定词经过的位置需要换词:可能⟺一定(必然);有的⟺所有;
不可能⟺必然并非。
否定词在句首,可以进行否定等值的变换:“不”去掉变成肯定,“一定”变成“可能”,“所有”变成“有的”。

在这里插入图片描述


  1. 真题1-逻辑转换-2018①②
    唐代韩愈在《师说》中指出:“孔子曰:三人行,则必有我师。是故弟子不必不如师,师不必贤于弟子,闻道有先后,术业有专攻,如是而已。”
    根据上述韩愈的观点,可以得出以下哪项?
    A.有的弟子可能不贤于师。
    B.有的师不可能贤于弟子。
    C.有的弟子必然不如师。
    D.有的师可能不贤于弟子。
    E.有的弟子可能不如师。
    【解析】选 D。
    题干条件“师不必贤于弟子”中模态词“不必然”,根据模态命题对当关系等价于“可能不”。
    不必不=不一定不=可能,排除E
    不必贤于=不一定=可能不贤于,选D ↩︎

  2. 真题2-最简单的转换
    2.据卫星提供的最新气象资料表明,原先预报的明年北方地区的持续干旱不一定会出现。下哪项最接近于上文中气象资料所表明的含义?
    A.明年北方地区的持续干旱可能不出现。
    B.明年北方地区的持续干旱可能出现。
    C.明年北方地区的持续干旱一定不出现。
    D.明年北方地区的持续干旱出现的可能性比不出现的可能性要大。
    E.明年北方地区的持续干旱不可能出现。
    【解析】选 A。
    解题重点:“不一定出现”可转换为“可能不出现”。故本题正确答案是 A 选项。 ↩︎

  3. 真题3-句式转换+性质(考试趋势)
    3.不必然任何经济发展都会导致生态恶化,但不可能有不阻碍经济发展的生态恶化。
    以下哪项与上述断定的含义最为接近?
    A.任何经济发展都不必然导致生态恶化,但任何生态恶化都必然阻碍经济发展。
    B.有的经济发展可能导致生态恶化,但任何生态恶化都可能阻碍经济发展。
    C.有的经济发展可能不导致生态恶化,但任何生态恶化都可能阻碍经济发展。
    D.有的经济发展可能不导致生态恶化,但任何生态恶化都必然阻碍经济发展。
    E.任何经济发展都可能不导致生态恶化,但有的生态恶化必然阻碍经济发展。
    【解析】选 D。
    (1)不必然任何经济发展都会导致生态恶化⟷ 可能不是任何经济发展都会导致生态恶化⟷ 可能有些经济发展不会导致生态恶化。
    (2)不可能有不阻碍经济发展的生态恶化⟷ 必然没有不阻碍经济发展的生态恶化⟷ 必然所有生态恶化都阻碍经济发展。故本题正确答案选 D。 ↩︎

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/645388.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

uniapp小程序中的相关设置

要让uniapp中的背景图片全屏&#xff0c;可以在<style>标签中添加以下样式&#xff1a; page { background-image: url(/static/bg.jpg); background-size: cover; background-repeat: no-repeat; background-position: center center; } 在这个样式中&…

终于让我找到支持任意经纬度生活指数查询API 了

引言 未来7天生活指数API 支持通过输入任意经纬度查询&#xff0c;提供丰富包括晨练、洗车、穿衣、感冒、运动、旅游、舒适度、紫外线、钓鱼、晾晒、过敏、啤酒等多个方面的指数&#xff0c;为用户提供了更加全面的天气信息和建议。 在本文中&#xff0c;我们将深入了解未来7…

华为OD机试真题 Java 实现【非严格递增连续数字序列】【2022Q4 100分】

一、题目描述 输入一个字符串仅包含大小写字母和数字&#xff0c;求字符串中包含的最长的非严格递增连续数字序列的长度&#xff0c;比如122889属于非严格递增连续数字序列。 二、输入描述 输入一个字符串仅包含大小写字母和数字&#xff0c;输入的字符串最大不超过255个字符…

Windows和MacOS平台上发现多个Zoom漏洞,已发布补丁

最新的Zoom漏洞列表已经出来了&#xff0c;其中几个漏洞的严重程度非常高。此次发布的补丁针对六个漏洞。 这些漏洞几乎影响了所有的Windows客户端&#xff0c;而有两个是在MacOS平台发现的。它们的严重程度各不相同&#xff0c;有可能被攻击者利用&#xff0c;以获得未经授权…

有没有哪个瞬间,让你突然对ChatGPT感到失望? | AIGC实践

不知道你是否和我一样&#xff0c;在第一次使用ChatGPT输入Prompt&#xff0c;并得到答复的那一刻&#xff0c;都会忍不住地赞叹一句&#xff1a;握草。 但随着时间慢慢拉长&#xff0c;体验不断深入&#xff0c;想法也会慢慢改变…… 主题图 by Midjourney。Prompt&#xff1a…

【道友避坑】CUB数据集转yolov5格式

写在前面&#xff1a;最近我拿到一个CUB_200_2011鸟类训练模型&#xff0c;但是我想将他转为yolov的格式进行应用。看了些其他博主博客后&#xff0c;发现跳跃性有些强。再此记录转换过程&#xff0c;希望各位道友修得此法后&#xff0c;能有所收获&#xff01; 一、获取数据集…

PCA算法

文章目录 1. 数据降维2. PCA原理2.1 基变换2.2 方差2.3 协方差2.4 协方差矩阵2.5 协方差矩阵对角化 3. PCA算法流程4. PCA算法的特点5. PCA算法的Python应用6. 源码仓库地址 1. 数据降维 在许多领域的研究与应用中&#xff0c;通常需要对含有多个变量的数据进行观测&#xff0…

免费AI编程工具- AWS CodeWhisperer安装(IDEA)

一、介绍 CodeWhispere介绍&#xff1a;可以根据IDE中的注释或者现有的一些提示、代码&#xff0c;来生成代码段或者建议。支持多种编程语言&#xff0c;可以和常用的IDE进行无缝集成。和GitHub Copilot和Cursor不同&#xff0c;个人使用是完全免费的&#xff0c;没有门槛。 …

极致呈现系列之:Echarts柱状图的创意设计与数字美学的完美平衡

先看下最终效果 目录 数字之美&#xff1a;Echarts柱状图的基础应用形色俱佳&#xff1a;Echarts柱状图的样式美化与创意设计独具匠心&#xff1a;Echarts柱状图的柱体形状自定义动感十足&#xff1a;Echarts柱状图的交互动画实现数字排序的艺术&#xff1a;Echarts柱状图的数…

《机器学习公式推导与代码实现》-chapter7决策树

《机器学习公式推导与代码实现》学习笔记&#xff0c;记录一下自己的学习过程&#xff0c;详细的内容请大家购买作者的书籍查阅。 决策树 决策树&#xff08;decision tree&#xff09;基于特征对数据实例按照条件不断进行划分&#xff0c;最终达到分类或回归的目的。 本章作…

React中几种编写弹窗的方式

方式一:按钮与弹窗封装成一个组件 将按钮和弹窗封装成一个组件&#xff0c;可以大大提高 React 代码的可重用性、可维护性和可扩展性。以下是示例代码&#xff1a; import React, { useState } from "react"; import { Button, Modal } from "antd";const …

django中的请求和响应

目录 请求和响应定义请求请求的样子案例常见的请求方法 django中的请求HttpRequest 常见属性 django的响应响应的内容content响应的状态码响应类型content-type常见的响应对象 请求和响应定义 请求 请求的样子案例 常见的请求方法 HTTP&#xff08;超文本传输协议&#xff09…

中国市场成为高阶智驾战略高地,博世/安波福包揽四项大奖

高工智能汽车研究院监测数据显示&#xff0c;2022年度中国市场&#xff08;不含进出口&#xff09;乘用车前装标配搭载辅助驾驶&#xff08;L0-L2&#xff09;交付1001.22万辆&#xff0c;首次突破千万辆规模&#xff0c;同时&#xff0c;前装搭载率也首次突破50%大关。 此外&a…

【数据分享】1901-2021年1km分辨率逐月总降水栅格数据(全国/分省/免费获取)

气象指标在日常研究中非常常用&#xff0c;之前我们给大家分享过来源于国家青藏高原科学数据中心提供的1901-2021年1km分辨率逐月平均气温栅格数据和1901-2021年1km分辨率的逐月最高气温栅格数据&#xff08;可查看之前的文章获悉详情&#xff09;&#xff01; 本次我们继续分…

建造者模式(八)

不管怎么样&#xff0c;都要继续充满着希望 上一章简单介绍了原型模式(七), 如果没有看过, 请观看上一章 一. 建造者模式 引用 菜鸟教程里面的建造者模式介绍: https://www.runoob.com/design-pattern/builder-pattern.html 建造者模式&#xff08;Builder Pattern&#xff…

企业自动化解决方案 - RPA

下方查看历史精选文章 重磅发布 - 自动化框架基础指南pdfv1.1大数据测试过程、策略及挑战 测试框架原理&#xff0c;构建成功的基石 在自动化测试工作之前&#xff0c;你应该知道的10条建议 在自动化测试中&#xff0c;重要的不是工具 什么是RPA&#xff1f; RPA指的是机器人流…

手势识别系统Python,基于卷积神经网络算法

一、介绍 手势识别系统&#xff0c;使用Python作为主要开发语言&#xff0c;基于深度学习TensorFlow框架&#xff0c;搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练&#xff0c;最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django框架&#xff0c;开发网页端操作平台&#xff0c;…

Elasticsearch:数据摄取中的使用指南

数据摄取是利用 Elasticsearch 的全部潜力进行高效搜索和分析的关键步骤。 在本文中&#xff0c;我们将探讨几个常用的基本实践&#xff0c;以确保将无缝且有效的数据摄取到 Elasticsearch 中。 通过遵循这些指南&#xff0c;你可以优化数据摄取流程&#xff0c;并在你的部署中…

还在为618电商推送方案烦恼?我们帮你做好了!

618是每年重要的电商大促活动&#xff0c;热度高流量大&#xff0c;是电商App吸引新用户&#xff0c;提高用户转化率(购买率)的最好时机。对电商App运营来说&#xff0c;消息推送是不可忽略的流量来源之一&#xff0c;适当的消息推送可以召回用户&#xff0c;提高用户复购率。如…

Tigers Global Logistics EDI 需求及SaaS解决方案

Tigers Global Logistics 是一家国际物流公司&#xff0c;总部位于香港&#xff0c;成立于1998年。该公司提供全球物流服务&#xff0c;包括仓储、运输、海关通关、电商物流等。Tigers Global Logistics 在全球范围内拥有超过70个仓库和物流中心&#xff0c;并在美国、欧洲、亚…