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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