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24考研:考研数学时间规划方案

2023-06-19 15:48阅读:115 分享
导语

考研数学是研究生考试中难度较大的一门科目,由于其涵盖面广、概念多且难度较高,所以需要同学们花费更多的时间去复习。

考研数学时间规划方案

首先,我们应该确定一个合理的考研数学复习周期。考研前,同学们应该预留出至少三个月的时间来进行数学的全面复习。这三个月中,可以将时间分配为第一个月做基础知识的巩固和回顾,第二个月开始做练习题与模拟考试,第三个月则是总结复习和查漏补缺。

其次,在考研数学复习中,我们应该重视每个环节的时间分配。在基础知识的巩固和回顾阶段,我们应该花费更多的时间学习和理解基本概念和方法,全面提升自己的基础水平。在练习题和模拟考试阶段,要以练习为主,通过不断做题和模拟考试来检验自己的掌握程度和短板,及时调整学习计划。最后,在总结复习和查漏补缺阶段,我们应该把握好时间,全面总结并查漏补缺,巩固自己的知识点。

除此之外,同学们也需根据自身情况灵活地安排考研数学复习时间。每个人的知识储备和掌握程度不同,因此在复习计划的制定中,我们要结合自身实际情况来合理安排复习时间。根据自己的能力,将复习时间分配得尽量科学合理,让自己在复习中感到充实而不是被压垮。

最后,在考研数学复习中,我们还需注意把握好复习的重点和难点。考研数学所涉及的知识点较多,因此我们要根据知识点的难易程度区分重点和难点,并针对性地突破难点。同时,我们也要注重解题技巧的积累和运用,在解答题目时追求高效和准确。

综上所述,考研数学复习是一个长期的过程,同学们必须要有一份具体的复习计划和明确的目标,然后根据自身情况灵活地调整复习时间和安排。只有在合理的规划下,同学们才能更好地掌握数学知识点,提高解题能力,在考试中获得好成绩。因此,考研数学复习多久也是非常重要的一个问题,唯有在合理范围内制定复习计划并严格执行,才能取得优异的成绩。

拓展阅读:考研数学如何突出重点?

高等数学是考研数学的重中之重,所占分值较大,需要复习的内容也比较多。主要内容有:

1)函数、极限与连续:主要考查分段函数极限或已知极限确定原式中的常数;讨论函数连续性和判断间断点类型;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:主要考查导数与微分的求解;隐函数求导;分段函数和绝对值函数可导性;洛比达法则求不定式极限;函数极值;方程的根;证明函数不等式;罗尔定理、拉格朗日中值定理、柯西中值定理以及辅助函数的构造;最大值、最小值在物理、经济等方面实际应用;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:主要考查不定积分、定积分及广义积分的计算;变上限积分的求导、极限等;积分中值定理和积分性质的证明题;定积分的应用,如计算旋转面面积、旋转体体积、变力作功等。

4)多元函数微分学:主要考查偏导数存在、可微、连续的判断;多元函数和隐函数的一阶、二阶偏导数、方向导数;多元函数极值或条件极值在与经济上的应用;二元连续函数在有界平面区域上的最大值和最小值。

5)多元函数的积分学:包括二重积分在各种坐标下的计算,累次积分交换次序;

6)微分方程及差分方程:主要考查一阶微分方程的通解或特解;二阶线性常系数齐次和非齐次方程的特解或通解;微分方程的建立与求解。差分方程的基本概念与一介常系数线形方程求解方法

跨章节、跨科目的综合考查题,近几年出现的有:微积分与微分方程的综合题;求极限的综合题等。

线性代数的重要概念包括以下内容:代数余子式,伴随矩阵,逆矩阵,初等变换与初等矩阵,正交变换与正交矩阵,秩(矩阵、向量组、二次型),等价(矩阵、向量组),线性组合与线性表出,线性相关与线性无关,极大线性无关组,基础解系与通解,解的结构与解空间,特征值与特征向量,相似与相似对角化。

线性代数的内容纵横交错,环环相扣,知识点之间相互渗透很深,因此不仅出题角度多,而且解题方法也是灵活多变,需要在夯实基础的前提下大量练习,归纳总结。
概率论与数理统计是考研数学中的难点,考生得分率普遍较低。与微积分和线性代数不同的是,概率论与数理统计并不强调解题方法,也很少涉及解题技巧,而非常强调对基本概念、定理、公式的深入理解。其考点如下:

1)随机事件和概率:包括样本空间与随机事件;概率的定义与性质(含古典概型、几何概型、加法公式);条件概率与概率的乘法公式;事件之间的关系与运算(含事件的独立性);全概公式与贝叶斯公式;伯努利概型。

2)随机变量及其概率分布:包括随机变量的概念及分类;离散型随机变量概率分布及其性质;连续型随机变量概率密度及其性质;随机变量分布函数及其性质;常见分布;随机变量函数的分布。

3)二维随机变量及其概率分布:包括多维随机变量的概念及分类;二维离散型随机变量联合概率分布及其性质;二维连续型随机变量联合概率密度及其性质;二维随机变量联合分布函数及其性质;二维随机变量的边缘分布和条件分布;随机变量的独立性;两个随机变量的简单函数的分布。

4)随机变量的数字特征:随机变量的数字期望的概念与性质;随机变量的方差的概念与性质;常见分布的数字期望与方差;随机变量矩、协方差和相关系数。

5)大数定律和中心极限定理,以及切比雪夫不等式。

 

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