2012年考研数学提醒.docx

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1、2012年考研数学提醒:常见考点简单但仍需重视  在复习考研数学的时候,有的同学觉得基础概念不重要,考研不会这么简单,所以一开始就把重点放在高、难、怪的题目上。实际上打好基础是最重要的,下面跨考教育数学教研室李擂老师以考研常见的10种题型来分析把握概念的重要性。众所周知,以下10种题型是考研必考的题型:  1.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。  2.运用导数求最值、极值或证明不等式。  3.微积分中值定理的运用。  4.重积分的计算,包括二重积分和三重积分的计算及其应用。  5.曲线

2、积分和曲面积分的计算。  6.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。  7.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。  8.解线性方程组,求线性方程组的待定常数等。  9.矩阵的相似对角化,求矩阵的特征值,特征向量,相似矩阵等。  10.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。  很多考生第一眼看到这些考点的时候都非常开心,因为这些考点太常见了!每年考研数学得高分的人非常多,甚至会出现好些满分,但为何每年过不了考研数学这

3、道槛的人也很多呢?考研数学并不难,但涉及的知识点很多,只要你认真翻一下历年的数学考研大纲就不难发现,高数、线代、概率3门课程有很多知识点,都是需要认真而全面的复习。  既然是基础复习,就需要通览课本。因为很多同学认为课本很简单忽视了对课本的把握,在考研中往往得不到理想的数学成绩。与很多重视积累的基础学科一样,数学是由许多定义、定理、公式等积累起来,对这些细小东西的把握只能依靠课本,只有打好扎实的基础才能应对变化多端的考题。预测:2012年考研数学必考知识点 1、两个重要极限,未定式的极限、等价无穷小代换  这些小的知识点在历年的考察中都比较高。

4、而透过我们分析,假如考极限的话,主要考的是洛必达法则加等价无穷小代换,特别针对数三的同学,这儿可能出大题。  2、处理连续性,可导性和可微性的关系  要求掌握各种函数的求导方法。比如隐函数求导,参数方程求导等等这一类的,还有注意一元函数的应用问题,这也是历年考试的一个重点。数三的同学这儿结合经济类的一些试题进行考察。  3、微分方程:一是一元线性微分方程,第二是二阶常系数齐次/非齐次线性微分方程  对第一部分,考生需要掌握九种小类型,针对每一种小类型有不同的解题方式,针对每个不同的方程,套用不同的公式就行了。对于二阶常系数线性微分方程大家一定要

5、理解解的结构。另一块对于非齐次的方程来说,考生要注意它和特征方程的联系,有齐次为方程可以求它的通解,当然给出的通解大家也要写出它的特征方程,这个变化是咱们这几年的一个趋势。这一类问题就是逆问题。  对于二阶常系数非齐次的线性方程大家要分类掌握。当然,这一块对于数三的同学来说,还有一个差分方程的问题,差分方程不作为咱们的一个重点,而且提醒大家一下,学习的时候要注意,差分方程的解题方式和微方程是相似的,学习的时候要注意这一点。  4、级数问题,主要针对数一和数三  这部分的重点是:一、常数项级数的性质,包括敛散性;二、牵扯到幂级数,大家要熟练掌握幂

6、级数的收敛区间的计算,收敛半径与和函数,幂级数展开的问题,要掌握一个熟练的方法来进行计算。对于幂级数求和函数它可能直接给咱们一个幂级数求它的和函数或者给出一个常数项级数让咱们求它的和,要转化成适当的幂级数来进行求和。  5、一维随机变量函数的分布  这个要重点掌握连续性变量的这一块。这里面有个难点,一维随机变量函数这是一个难点,求一元随机变量函数的分布有两种方式,一个是分布函数法,这是最基本要掌握的。另外是公式法,公式法相对比较便捷,但是应用范围有一定的局限性。  6、随机变量的数字特征  要记住一维随机变量的数字特征都要记熟,数字特征很少单独

7、性考察,往往和前面的一维随机变量函数和多维随机变量函数和第六章的数理统计结合进行考察。特别针对数一的同学来说,考察矩估计和最大似然估计的时候会考察无偏性。  7、参数估计  这一点是咱们经常出大题的地方,这一块对咱们数一,数二,数三的考生来讲,包含两块知识点,一个是矩估计,一个是最大似然估计,这两个集中出大题。数一的同学,咱们特别强调一点,考这个矩估计或者最大似然估计,极有可能结合无偏性或者有效性进行考察。2012考研数学线性代数题型总结  考研复习的强化阶段已经结束,在这段时间,大家应该把所学的知识系统化综合化。数学题目千变万化,有各种延伸和

8、变形,考生如果想在考研数学中取得好成绩,就一定要认真仔细的复习,重视三基(基本概念、基本方法、基本性质),多思考多总结,做到融会贯通。教材把线性代数的

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