考研数学一基础薄弱那都不叫事儿.doc

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1、个人收集整理勿做商业用途考研数学一　基础薄弱那都不叫事儿   考研数学成绩在考研整体成绩中的重要性可谓是不言而喻的,很多同学提起考研数一更是恐惧不已,就算是平时数学成绩非常优秀的同学也会在考研数学上大下功夫,因为一旦考研数学分数没有拉开差距,总分就会岌岌可危。跨考教育数学教研室张老师在这里针对考研复习数学一的同学提出几点建议，尤其是数学基础比较薄弱的同学,张老师认为,同学们无须畏惧考研数学,基础薄弱那都不叫事儿,冲破恐惧,突破自己,掌握正确的复习方法才能勇夺高分。   众所周知，考研数学一的试卷分数比例是：高等数学约56％，线性代数约22％，概率论与数理统计

2、约22%,题型比例为填空题与选择题约4５%，解答题(包括证明题)约５5%。高数部分占考研总分56%，绝对的是重点，也是难点，相比而言,线代和概率论的出题题型比较单一和稳定,而且线代和概率论中需要记忆的东西较多，如果看得太早，很有可能在复习后期遗忘,造成时间的浪费。考生了解这些以后就需要根据自己的实际情况抓住重点和次重点来把握复习时的时间和效率。比如，大多数同学觉得高等数学复习起来比较费力,而且高等数学又是考研数学中分值最重的科目,所以跨考数学考研团队的老师们建议同学们要分配更多的时间在复习高等数学上。其次是线性代数和概率论,有的同学认为线性代数比较简单，而另

3、外一些同学对概率论与数理统计比较熟悉,所以,在复习进度和时间分配上要灵活,不能跟别人比进度，要找到最适合自己的科学学习方式。总之,对于考研数学的复习一定要制定自己的计划,否则越到后来，越多没复习好就容易慌，而且还会耽搁其他学科的复习。   时间分配上,很多老师提醒基础薄弱的同学必须要早复习,但是据跨考教育数学教研组的老师们了解,很多同学在五月份左右都没有确定自己是否要考研，而一些数学基础薄弱的同学在暑假期间才决定跨上考研的漫漫长路。提早复习数学这样的建议虽是善意的提醒,却给不少考研的同学增加了心理负担。跨考教育考研数学名师要澄清一个事实,即使数学基础薄弱,只

4、要肯用心肯花功夫,数学一也不会成为考研路上的障碍！下面跨考教育考研数学名师就考研数学一的三项考试内容分项解读:高等数学   高数第一章不定式的极限，考生要充分掌握求不定式极限的各种方法，比如利用极限的四则运算、两个重要极限、洛必达法则等等，还要总结求极限过程中常用到的转化、化简的方法。对函数的连续性的探讨也是考试的重点，这要求考生要充分理解函数连续的定义和掌握判断连续性的方法。对于导数和微分,其实重点不是给一个函数求导数，而是导数的定义,也就是抽象函数的可导性,理清连续、可导、可微之间的关系,分清一元与多元的异同。对于积分部分，定积分、分段函数的积分、带绝对

5、值的函数的积分等各种积分的求法都是重要的题型，在求积分的过程中,一定要注意积分的对称性,利用分段积分去掉绝对值把积分求出来。中值定理一般每年都要考一个题的,多看看以往考试题型,研究一下考试规律。对于微分部分，隐函数的求导,复合函数的偏导数等是考试的重点。二重积分的计算，当然数学一里面还包括了三重积分，掌握积分区域具有可加性、二重积分对称性的应用、二重积分直角坐标和极坐标的变换、二重积分转换成累次积分计算这些知识点。另外还有曲线和曲面积分，这是数一必考的重点内容。一阶微分方程,掌握几个教材中的几种类型的求解就可以了。还有无穷级数，要掌握判别敛散性、幂级数的展开

6、和求和常用的方法和技巧。线性代数个人收集整理勿做商业用途   　线性代数考试题型不多,计算方法比较初等，但是往往计算量比较大，导致很多考生对线性代数感到棘手。从理论的角度出发,线性代数的很多概念和性质之间的联系很多,特别要根据每年线性代数的两道大题考试内容,找出所涉及到的概念与方法之间的联系与区别。例如向量组的秩与矩阵的秩之间的联系,向量的线性相关性与齐次方程组是否有非零解之间的联系，向量的线性表示与非齐次线性方程组解的讨论之间的联系，实对称阵的对角化与实二次型化标准形之间的联系等。掌握他们之间的联系与区别,对做线性代数的两个大题在解题思路和方法上会有很大的

7、帮助。   复习过程中，综合掌握“一条主线,两种运算,三个工具”。一条主线是解线性方程组,两种运算是求行列式、矩阵的初等行(列)变换，三个工具是行列式、矩阵、向量。其中，向量组线性相关性是难点,要理解记忆各条定理，理清其中关系，多做题巩固知识点。特征向量与二次型虽不难，但年年必考，计算能力要跟上,多做题才能提高正确率。概率论与数理统计   概率论与数理统计课程的主要特点是概念和公式繁多，章节的关系松散，应用题比较抽象，所以复习时要注重这些概念的理解。第一、二章是基础,很少单独命题,经常结合后面的章节进行考察，但这两章要深刻理解,只有这部分内容透彻理解后面的内

8、容才能容易掌握。概率部分要重点掌握的是二维随机变量的