2020考研数学重难点及复习规划.doc

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1、2020考研数学重难点及复习规划    2019年考研就要结束了,为大家提供2020考研数学重难点及复习规划,希望大家能在一开始就能清楚哪些地方是重点和难点,有针对的进行复习!    1.函数、极限与连续    求分段函数的复合函数;求极限或已知极限确定原式中的常数;讨论函数的连续性,判断间断点的类型;无穷小阶的比较;讨论连续函数在给定区间上零点的个数,或确定方程在给定区间上有无实根。    2.一元函数微分学    求给定函数的导数与微分(包括高阶导数),隐函数和由参数方程所确定的函数求导,特别是分段函数和带有绝对值的函数可导性的讨论;    利用洛比达法则求不定式极限

2、;讨论函数极值,方程的根,证明函数不等式;    利用罗尔定理、拉格朗日中值定理、柯西中值定理和泰勒中值定理证明有关命题,如“证明在开区间内至少存在一点满足……”,此类问题证明经常需要构造辅助函数;    几何、物理、经济等方面的最大值、最小值应用问题,解这类问题,主要是确定目标函数和约束条件,判定所讨论区间;    利用导数研究函数性态和描绘函数图形,求曲线渐近线。    3.一元函数积分学    计算题:计算不定积分、定积分及广义积分;关于变上限积分的题:如求导、求极限等;有关积分中值定理和积分性质的证明题;定积分应用题:计算面积,旋转体体积,平面曲线弧长,旋转面面积

3、,压力,引力,变力作功等综合性试题。    4.向量代数和空间解析几何    计算题:求向量的数量积,向量积及混合积;求直线方程,平面方程;判定平面与直线间平行、垂直的关系,求夹角;建立旋转面的方程;与多元函数微分学在几何上的应用或与线性代数相关联的题目。    5.多元函数的微分学    判定一个二元函数在一点是否连:续,偏导数是否存在、是否可微,偏导数是否连续;    求多元函数(特别是含有抽象函数)的一阶、二阶偏导数,求隐函数的一阶、二阶偏导数;    求二元、三元函数的方向导数和梯度;    求曲面的切平面和法线,求空间曲线的切线与法平面,该类型题是多元函数的微分

4、学与前面向量代数与空间解析几何的综合题,应结合起来复习;    多元函数的极值或条件极值在几何、物理与经济上的应用题;求一个二元连续函数在一个有界平面区域上的最大值和最小值。这部分应用题多要用到其他领域的知识,考生在复习时要引起注意。    6.多元函数的积分学    二重、三重积分在各种坐标下的计算,累次积分交换次序;第一型曲线积分、曲面积分计算;第二型(对坐标)曲线积分的计算,格林公式,斯托克斯公式及其应用;第二型(对坐标)曲面积分的计算,高斯公式及其应用;梯度、散度、旋度的综合计算;    重积分,线面积分应用;求面积,体积,重量,重心,引力,变力作功等。数学一考生

5、对这部分内容和题型要引起足够的重视。    7.无穷级数    判定数项级数的收敛、发散、绝对收敛、条件收敛;求幂级数的收敛半径,收敛域;    求幂级数的和函数或求数项级数的和;将函数展开为幂级数(包括写出收敛域);    将函数展开为傅立叶级数,或已给出傅立叶级数,要确定其在某点的和(通常要用狄里克雷定理)综合证明题。    8.微分方程    求典型类型的一阶微分方程的通解或特解:这类问题首先是判别方程类型,当然,有些方程不直接属于我们学过的类型,此时常用的方法是将x与y对调或作适当的变量代换,把原方程化为我们学过的类型;    求解可降阶方程;求线性常系数齐次和非

6、齐次方程的特解或通解;根据实际问题或给定的条件建立微分方程并求解;    综合题,常见的是以下内容的综合:变上限定积分,变积分域的重积分,线积分与路径无关,全微分的充要条件,偏导数等。    1.基础阶段    (1)首先大家要明白基础阶段的目标是什么:    目标一:    建立考研知识体系,掌握考研大纲要求的每一个数学定义、性质、公式、定理(这些绝大多数并不要求死记硬背,多在通过理解记忆或者做题记忆)。特别强调:考研数学上的公式、定理等,往往都有条件(如果……),大家务必先记住这个使用条件,再去记结论(那么……).大家做题的时候每走一步,问问自己用到的是什么数学公式、

7、定理,能不能用(主要看条件),只有这样才能形成做题思维的严谨性。    目标二:    培养归纳总结知识点如何简单运用到解题中去的能力。通过适当的练习,大体明白该阶段你所学的公式、定理等,在什么样的题目中能够使用,又该如何使用。    (2)如何做才能较好完成上面的两个目标    通读教材:    高等数学建议选用同济大学第七版(或六版);线性代数和概率论与数理统计(数二不考)可以选用本科的教材,如果本科没有开这样的课程需要买教材的话,建议线代买同济大学版本的,概率买浙江大学版本的。教材拿到后的第一件事应该去掉那些大纲中不要求

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