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考研数学初期阶段如何复习

时间:2021-06-10 15:03:17 考研备考 我要投稿

考研数学初期阶段如何复习

  对于数学考试来说,就是解题,理论再好也要应用于实践。小编为大家精心准备了考研数学初期复习技巧,欢迎大家前来阅读。

考研数学初期阶段如何复习

  考研数学初期复习方法

  1.考研复习的第一步是对复习资料的选择。在暑假进行的基础复习阶段,考生务必要从教材入手,为打好扎实的基础提供良好的条件。考研数学资料有两类,第一类是教科书,第二类是考研辅导专家针对考研而编写的资料。基础复习时选用的教科书应是深广度适当,叙述详略得当,通俗易懂,便于自学的正规出版物,如同济版的《高等数学》(第五版)、浙大版的《概率论与数理统计》(第三版),同济版的《线性代数》(第三版)或北大版的《高等代数》(上册)。这些参考书可以说是公认的考研数学基础复习教材,因为这些课本同时也是很多高校的数学教材,所以对考生来说非常熟悉,也利于复习备考。至于第二类的考研资料也就是各名家的辅导书,适用于重点复习阶段,因为它的针对性较强,可以作为课本的补充,但绝对不能取代课本。

  2.按章节对课本进行复习,深刻理解每一个定义、定理、公式等。注意,在考研大纲出来之前,不要轻易放弃任何一个知识点。首先,全面复习就是要对考研数学建立一个整体的框架,缺少任何一个知识点都会使这个框架显得残缺;其次,在基础复习阶段放弃的知识点,非常有可能成为你后期备考的一个盲点,到最后往往需要花更多的时间来弥补。

  同时,要想快速、正确地解题,大脑中一定要储存大量的消化了的公式、推论和定理等,并且到达一定的熟练程度,需要时可随时调用。在此建议大家基础复习阶段一定要以看书为主,附带着做一些简单题目,做这些题目是为了更好地理解概念、公式和推论。

  3.按章节对课后习题进行练习。首先应该明确,我们基础复习阶段做练习的目标,那就是对各个知识点的巩固。而课后习题就是最到位、最合适的巩固练习,此外,你还可以通过这些简单的练习,及时地了解自己对各知识点的掌握情况,为下一阶段的复习重点提供参照。

  4.及时总结,总结是一个良好的复习方法,是使知识的掌握水平上升一个层次的方法。在单独复习好每一个知识点的'时候一定要联系总结,建立一个完整的考研数学的知识体系结构。比如,在复习好积分这个知识点的时候,要能建立积分、二重积分、多重积分之间的关联,由此及彼,深刻理解掌握每一个知识点。

  历年考研数三真题常见题型及考查范围

  考研的学子们要了解数学的命题原则及考试题型,硕士研究生入学考试数学三的试题以考察数学基本概念、基本方法和基本原理为主,并在这个基础上加强对考生的运算能力、抽象概括能力、逻辑思维能力、空间想象力和综合所学知识解决实际问题能力等的考察。研究生数学命题具体遵循的原则是科学性、公平性、考察内容全面性以及难度适宜性。

  硕士研究生入学考试数学三的常见考试题型:

  一、填空及选择题

  实际上相当于一些简单的计算题,用于考察“三基”及数学性质。选择题大致可分为三类:计算性的、概念性的与推理性的。主要是考查考生对数学概念、数学性质的理解,并能进行简单的推理、判定和比较。

  二、证明题

  对于数三来说高等数学证明题的范围大致有:极限存在性、不等式,零点的存在性、定积分的不等式、级数敛散性的论证。线性代数有矩阵可逆与否的讨论、向量组线性无关与相关的论证、线性方程组无解、唯一解、无穷多解的论证,矩阵可否对角化的论证,矩阵正定性的论证,关于秩的大小并用它来论证有关问题等等,可以说线代的证明题的范围比较广。至于概率统计证明题通常集中于随机变量的不相关性和独立性,估计的无偏性等。

  三、综合以及应用题

  综合题考查的是知识之间的有机结合,此类题难度一般为中等难度。同样每一试卷中都有一至二道应用题,前几年研究生考试中就考察了一道有关于经济类利息率的应用题,而合并后数三的应用题更会涉及经济方面,所以考生在平时一定要加强对经济类应用题的复习。

  考研数学常用公式

  一、运用洛必达法则和等价无穷小量求极限问题,直接求极限或给出一个分段函数讨论基连续性及间断点问题。

  二、运用导数求最值、极值或证明不等式。

  三、微积分中值定理的运用,证明一个关于“存在一个点,使得……成立”的命题或者证明不等式。

  四、重积分的计算,包括二重积分和三重积分的计算及其应用。

  五、曲线积分和曲面积分的计算。

  六、幂级数问题,计算幂级数的和函数,将一个已知函数用间接法展开为幂级数。

  七、常微分方程问题。可分离变量方程、一阶线性微分方程、伯努利方程等的通解、特解及幂级数解法。

  八、解线性方程组,求线性方程组的待定常数等。

  九、矩阵的相似对角化,求矩阵的特征值,特征向量,相似矩阵等。

  十、概率论与数理统计。求概率分布或随机变量的分布密度及一些数字特征,参数的点估计和区间估计。


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