考研寒假复习如何选择高数资料
高数这门课在考研数学一和数学三中占56%,在数学二中比例高达78%,因此高数在考研中的重要性是不言而喻的。小编为大家精心准备了考研寒假复选择高数资料技巧,欢迎大家前来阅读。
考研寒假复选择高数资料方法1.确立目标。高等数学部分的主体由函数、极限和连续、一元函数的微积分、多元函数的微积分、微分方程和级数五大模块构成(数学一、二、三在各个模块的要求有一定差异),从历年的试题中,高等数学的考查重点和难点更多的集中在前两个模块,他们既是考试的重点,也是学好后面模块的基础,因此,建议大家在整个寒假期间把复习高数的重点集中在这两个模块,根据个人实际情况,一步步扎实的复习,切不可囫囵吞枣,盲目图快。
2.资料选择。这一阶段复习建议以教材为主,数学一、二的考生建议使用同济版高等数学、数学三同学推荐赵树嫄的《微积分》(第3版),中国人民大学出版社。当教材习题对你而言没有太大困难的时候,可以参考一本基础阶段的考研辅导讲义,比较推荐的是国家行政学院出版社出版的,李永乐的复习全书,或北京理工大学出版社出版,张宇、蔡燧林主编的辅导讲义。
3.复习任务。有了目标和资料,接下来就是如何复习的问题。我们建议大家第一步先细看教材,以及结合上课内容,逐一突破每个知识点,然后通过习题去巩固检测,需要注意的是,由于考试是以题目是否作对为给分依据的,建议大家从现在开始就养成将每道题做到底的习惯,切忌眼高手低,大眼看去感觉会做就不具体算出来。教材习题解决后,可结合辅导书,适当增加难度。当遇到不懂得知识点,要做上记号,及时解决。
最后需要强调的一点是,考研高数中蕴含着三大运算:求极限、求导数和求不定积分,它们是贯穿于整个高等数学的灵魂,因此建议大家在寒假集中强化训练这三种运算,尤其是不定积分和求极限,它们的难度比较大。对这三种运算的熟练程度直接决定了你的考研高数部分的得分。
考研数学概率论题型训练的.重要性出现这种情况主要是因为对题目要用到的公式理解的还不够深刻,公式中的各个量到底代表什么,每个量有什么特点,这些量在不同的题目中可能会出现哪些表现形式,没有太好的把握,不能做到正确的应用这些公式。这一类型的题目做的太少了。
解决这个问题需要做一定量的针对训练,在训练中借鉴别人总结的解题方法,并在此基础上得到自己的解题心得及注意事项,改正错误解题步骤,每做一道题目有一道题目的收获。每一次专项训练做多少题目合适因题型而异,有些公式及知识只要少量的题目训练就可以掌握(离散型随机变量的考察多是这种情况);而对于一些相对来说较复杂的公式,就需要我们通过大量的题目训练来掌握(连续性随机变量的考察多是这种情况)。在针对题型的专项训练中,我们要处理各种各样的不同情况,在不断的总结这类题目的解题方法和解题技巧的同时,我们对于公式就有了更深一层次的理解和把握,从而可以不断提高做这类题目的正确率。
考研路上并不是一帆风顺的,在遇到困难时,积极地寻找解决方法,找到适合自己的解决办法,不断的进步,不断的提高,最后一定能走到胜利的终点!
考研数学概率复习要点归纳一、随机事件与概率
重点难点:
重点:概率的定义与性质,条件概率与概率的乘法公式,事件之间的关系与运算,全概率公式与贝叶斯公式
难点:随机事件的概率,乘法公式、全概率公式、Bayes公式以及对贝努利概型的事件的概率的计算
常考题型:
(1)事件关系与概率的性质
(2)古典概型与几何概型
(3)乘法公式和条件概率公式
(4)全概率公式和Bayes公式
(5)事件的独立性
(6)贝努利概型
二、随机变量及其分布
重点难点
重点: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
难点:不同类型的随机变量用适当的概率方式的描述,随机变量函数的分布
常考题型
(1)分布函数的概念及其性质
(2)求随机变量的分布律、分布函数
(3)利用常见分布计算概率
(4)常见分布的逆问题
(5)随机变量函数的分布
三、多维随机变量及其分布
重点难点
重点:二维随机变量联合分布及其性质,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,个随机变量的简单函数的分布
难点:多维随机变量的描述方法、两个随机变量函数的分布的求解
常考题型
(1)二维离散型随机变量的联合分布、边缘分布和条件分布
(2)二维离散型随机变量的联合分布、边缘分布和条件分布
(3)二维随机变量函数的分布
(4)二维随机变量取值的概率计算
(5)随机变量的独立性
四、随机变量的数字特征
重点难点
重点:随机变量的数学期望、方差的概念与性质,随机变量矩、协方差和相关系数
难点:各种数字特征的概念及算法
常考题型
(1)数学期望与方差的计算
(2)一维随机变量函数的期望与方差
(3)二维随机变量函数的期望与方差
(4)协方差与相关系数的计算
(5)随机变量的独立性与不相关性
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