考研大纲出来前的数学复习建议

　　我们在考研大纲还没有出来之前，应该把数学的复习计划规划好。小编为大家精心准备了考研大纲出来前数学复习攻略，欢迎大家前来阅读。

考研大纲出来前的数学复习建议

　　考研大纲出来前数学复习指导

　　在这个复习基础的这个阶段中，考生可以找出自己从前所学的教材，或者找到目标学校所规定的教材，对照教材把知识点系统梳理，逐字逐句、逐章逐节对概念、原理、方法全面深入复习，同时，考生还应注意基础概念的背景和各个知识点的相互关系，一定要先把所有的公式，定理，定义记牢，然后再做一些基础题进行巩固。

　　其中有些基础的知识点需要掌握：初等函数的初等性质，极限存在的命题形式及命题属性，极限运算法则，一阶线性微分方程解的公式，齐次与非齐次线性微分方程解的结构，矩阵的初等变换与秩的概念，向量组的线性相关与无关，向量组的秩与线性方程组解结构之间的关系，五个古典概率的基本公式，分布率，分布密度与分布函数的性质及其相互之间的.关系，数字特征的定义与基本运算公式，简单随机样本及其数字特征等等，这些都是考生要掌握的基础知识点。

　　对于数学的复习，要分清阶段，第一阶段为系统复习阶段，如果大纲没有出来，就根据课本，从头至尾复习，达到记住所有公式、概念的目的。第二、三阶段为强化训练阶段，通过练习，强化能力，在这一阶段大纲基本已经出来，可以在强化练习之前，抽出一个星期左右的时间，将自己所复习的知识点与大纲的要求进行对比，尤其是深入强化大纲中的重点内容。

　　总之，在考研大纲出来之前，数学要以课本为纲，加强基础知识的复习，海文考研预祝你在这一阶段取得收获。

　　考研数学基础复习注意事项

　　考研数学基础知识中，初等函数的初等性质，极限存在的命题形式及命题属性，极限运算法则，一阶线性微分方程解的公式，齐次与非齐次线性微分方程解的结构，矩阵的初等变换与秩的概念，向量组的线性相关与无关，向量组的秩与线性方程组解结构之间的关系，五个古典概率的基本公式，分布率，分布密度与分布函数的性质及其相互之间的关系，数字特征的定义与基本运算公式，简单随机样本及其数字特征等等，是考生要着重掌握的基础知识点。

　　考生在复习时最好把数学单列出一个阶段进行复习，不要和其他的公共课及专业课抢时间。同时，备考数学要以研究基础题为重点，不要单扣难题怪题。

　　考生要根据自身水平和学习特点合理安排整个阶段及每天的复习。高数、线性代数、概率与数理统计最好不要放在一起复习，3门课中，高等数学最重要也是基础，而线性代数、概率中的知识点都可以和高数联系起来出综合题，所以先复习高数，然后复习线性代数，最后再复习概率论与数理统计，效果会比较好。

　　备考数学不需要做很多题，做题要从基础题目中选择，保证对数学基本知识的全面掌握，如果着重扣难题偏题，反而会限制自己的思路。同时，考生一定要对以往的研究生试卷做仔细研究，以便更好地了解命题的方向、趋势和重要的题型解法。

　　参加辅导班的考生，上课之前要把老师准备讲的内容先预习，这样听课的时候才能有所侧重，才能抓住重点。听课的时候不仅要听老师讲一些例题，更要听老师归纳总结的一些解题方法和技巧。一个阶段的复习结束后，应该和周围的考生互相交流、互相切磋解题的方法和技巧，并适当做全面的总结。

　　考研数学暑期备考两点建议

　　要做题更要归纳总结

　　还有相当一部分备考考研的考生认为：归纳总结是复习进行到后期才做的事情，现在只要能熟悉大纲的知识点及考察重点，把遇到的题都做会就可以了。这种想法也是不利的。

　　确实，考研数学的复习离开了做题不行，但沉浸在题海里，每天做许多题目，从来不总结，这样的结果往往是做错的题目再次做时还是会犯错。及时的归纳和总结，才能将你所做的大量题目变为自己掌握的知识，将你的数学基础和结构体系夯实打牢。就好比饱餐之后需要消化吸收，认真的归纳总结才能给你提供真正的养分。

　　相比于解出一道题目，将众多的知识点交互串联起来是一个需要动脑而累人的过程，因此，很多懒于思考总结的考生选择了跳入题海，想仅仅依靠大量的练习来提高自己。勤动手是应该的，但是勤动脑、多思考是更重要的。当你通过归纳总结站在了一个更高的高度之后，当你看清了各个知识点的交叉联系之后，你会发现自己的思路开阔清晰，复习的效率的提高何止一倍，这正是对你勤动脑、多思考的奖励。

　　持之以恒

　　还有一部分考研备考生认为现在离考试还远，没有紧迫感。今天没事干就看看书做两个题，明天有些事情就把书放在一边不理会了。这样的结果是看了后面忘了前面，知识没有连续性，形不成体系。考研的路程是漫长的，数学的学习是枯燥的，在复习过程中需要考生具有坚强的毅力。

　　总之，考研数学复习的主要任务和目标是是依照考试大纲要求，从基本知识点来熟悉考纲中规定的概念、定理、公式等，夯实基础，训练数学思维，掌握基本题型的解题思路和技巧，为下一个阶段的题型突破做好准备。

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