怎样能学好大学数学

　　数学是研究数量、结构、变化、空间以及信息等概念的一门学科，一起来看看学好大学数学的办法，仅供大家参考！谢谢！

怎样能学好大学数学

　　学好大学数学1

　　一、建立学习目标

　　大学生的学习比中学生更复杂更紧张，同时也更为自觉、更为独立，因此，学习动机的强弱对大学生的学业成就有着极大的影响。在高中阶段，学生以考上大学为惟一的学习目标，目标明确，再加上老师和家长的监督，学习抓得很紧，一旦目标实现，容易产生松懈心理，希望在大学里好好享乐一番，没有明确的学习目标。另一方面大学新生自我控制能力一般较差，容易受别人的影响，有时会有意无意地模仿高年级学生的做法，渐渐便失去了自控能力。因此大学新生应尽快建立学习目标，以适应大学校园的学习气氛，大学里面的学习气氛是外松内紧的。在大学里很少有人监督你，很少有人主动指导你，没有人给你制订具体的学习目标，每个人都在独立地面对学业，每个人都该有自己设定的目标，每个人都在和自己的昨天比，和自己的潜能比，也在不知不觉中与别人比，所以学习的自主性就很重要。

　　二、调整学习方法

　　承袭过去在高中阶段的学习方法，即使勤奋用功可能也难以获得能力的全面提高，这在大学新生里是相当普遍的现象。进入大学后，以教师为主导的教学模式变成了以学生为主导的自学模式。教师在课堂讲授知识后，学生不仅要消化理解课堂上学习的内容，而且还要大量阅读相关方面的书籍和文献资料。可以说自学能力的高低成为影响学业成绩的最重要因素。这种自学能力包括：能独立确定学习目标，能对教师所讲内容提出质疑，会归纳总结所学习的内容，并能表达出来与人讨论。从旧的学习方法向新的学习方法过渡，这是每个大学新生都必须经历的过程。在思想上应认识到要想在学业上获得成功，一定要充分利用现有的学习条件，掌握、运用自己所学的知识，提高自己的能力。尽早做好思想准备，就能较好地、顺利地度过这一阶段，少走弯路，减少心理压力，促进学习成绩的提高。

　　三、做好预习和复习

　　适当的预习是必要的，通过课前预习，可以对该节内容有一个系统的认识，在头脑中初步形成知识体系的框架，对它所包含的内容做一个总体及全面的了解，这样才能分清主次，使学习有的放矢，如果时间不多，可以浏览一下教师将要讲的主要内容，获得一个大概的印象，这在一定程度上可以帮助你在课堂上跟上老师的思路，如果时间比较充裕，除了浏览之外，还可以进一步细致地阅读部分内容，并且准备好问题，看一下自己的理解与老师讲解的有什么区别，有哪些问题需要与老师讨论。如果能够做到这些，那么你的学习就会变得比较主动、深入，会取得比较好的效果。每次课后都要认真复习，这是目前被许多同学容易忽视的学习过程。

　　通过复习——阅读教材、笔记和参考书，以及将课上例题自己再解答一次，应能说出今天讲了哪些内容？重点、难点是什么？自己接受了其中哪些内容？运用知识解决问题的水平如何？还有什么问题，怎样解决（自己思考或与别人讨论）？通常应当用与上课时间相等的时间来复习。在完成了一个阶段（例如一章）的学习后，应对学过的知识进行归纳和总结，因为知识不可能自动形成有条理的东西存入大脑，要做到系统化、条理化，简单的方法就是将当前学到的内容整理归类，并注意同类知识内部以及和其他类别知识的联系，这样有利于从宏观上、整体上掌握知识。

　　四、听课，要专心

　　认真听课，这是个不言而喻的道理。成功的课堂教学不在于是否讲细讲透，而是通过课堂教学把主要思路，重点与难点交代清楚，将部分细节留给学生，为学生留下值得思考的问题，因此学生在课堂上听课时，应当把主要精力集中在老师讲解问题的思路和对于难点的分析上，如果有某些细节没有听明白，不要影响你继续听其它内容。只要掌握了主要思路，即使某些细节没有听清楚，也没有关系。

　　你自己完全能够顺着这个思路将全部细节补足，最后推出结论。另外，要学好大学数学，一定要学会记笔记。记笔记会使我们听课更专注，也能帮我们有效地进行课外的复习巩固。有些同学不会记笔记，只要是老师讲的，言无轻重、话无巨细，统统照记不误，耳、眼、手忙得不亦乐乎，累得还哪里顾得上同步思考，如果是这个样子，倒还不如不记。课堂笔记没必要追求齐、全、系统。要有选择、有重点地记，特别要记那些有概括性和技巧性的解题方法，常见的、典型的例题。并且要注意解题方法的积累，特别是证明题，因为证明题较抽象，常常感觉无从下手。课后复习时，一定要对笔记进行适当的整理补充。如果预习得好，那么对哪些该记、哪些可不记，也会更有的放矢。

　　五、基本训练反复进行

　　学习数学，需要做一定数量的题，解题能力首先取决于对基本概念和基本原理的理解与掌握程度。所以，应多下一些功夫掌握基本概念和基本原理，尽可能地多做些题，把基本功练熟练透，但我们不主张“题海”战术，而是提倡精练，即反复做一些典型的题，做到一题多解，一题多变，这是提高解题能力的重要途径。另外，做题要善于总结，特别是从不同的题目中提炼出一些有代表性的思想方法。

　　六、认真做作业

　　做作业的主要目的是熟悉和巩固学习过的知识，而且通过作业能发现自己在知识学习中的不足。由于作业中的问题不一定都能直接套用现成的公式就能解决，因此这是一次理论与实践相结合的过程。必须独立完成作业，不要一旦不会做题就翻看教材中相关例题的解答，甚至照搬。对于实在做不出的题目，应当带着自己的问题和思路与别人讨论，使其最终得到解决（因此建议以寝室为单位成立课程学习小组，便于相互交流和讨论）。无论如何都不要抄袭别人的作业。即使看现成的解答，也要弄懂是怎么做的，为什么这样做，然后自己再独立地做一次。

　　七、正确对待答疑

　　学习大学数学过程中，会有各种各样的疑问，思考越深，疑问越多。有疑问是好事，攻克的问题无论大小，积累起来就是“学问”。不思无问，就是瞎混。可以自己发问、自己回答，“冥思苦想”之下的“豁然开朗”，那才真叫“其乐无穷”。也可以问同窗学友。互相切磋，集思广益。为学生释疑解难是老师的天职，老师安排的答疑值班时间，是你应该充分利用的宝贵资源（每学期在理学院教师办公室均有教师答疑值班表公布）。只要是教数学的，随便那个老师都可以问，答疑时，老师可能并不一定给你一个完整的解答，而是给你以提示，让你自己继续思考。有时还需要你要有足够的耐心，认真地按照老师指点，动手预算一下。如果在经过老师点拨后你真的懂了，那当然是最好。否则，没有搞懂就是没有搞懂，不要不好意思多问，不要担心老师会不耐烦。老师一定会给你第二步引导，第三次启发。直到完全弄懂为止。

　　八、课外阅读

　　尽可能多地参考一些书籍会使你开阔眼界，增长知识，加深理解。看参考书有两种方式，第一种方法是精读某一本书，实践证明，在老师指导下，抓准一本参考书，精读到底，如果你能熟读了一本有代表性的参考书，再看其他参考书就会迎刃而解了。第二种方法是以问题为中心，有选择地阅读参考书，具体地说就是：如果你在大学数学的学习中的某一部分，或者某个问题有兴趣，希望多了解一些，作比较深入的研究，那么可以查阅几本书，看一看其他书上对这个问题是怎样论述的，自己可以做一个小结，这也是培养自己自学能力的一种重要方式。好的辅导书可以帮助我们学好大学数学，但是使用辅导书要注意方法，不要仅仅停留于逐个地看例题，看得懂不等于会做，想到思路不等于做得完全正确。如果你想扎扎实实地提高自己解题能力，就要认真地、独立地解题，通过自己动脑动手体会解题的思路、方法和技巧。

　　学好大学数学2

　　一、认清你的需要

　　为什么需要学习数学，这是你首先需要想清楚的问题。数学学科子分类多、每一本数学书中都有许多定理和结论，需要花大量时间研究。而人的时间是宝贵的、有限的，所以你需要大体有一个目标和计划，合理安排时间。

　　1.1 你的目标是精通数学、钻研数学，以数学谋生，你可能立志掌握代数几何，或者想精通前沿物理。那么你需要打下坚实的现代代数、几何以及分析基础，你需要准备大量时间和精力，拥有坚定不移的决心。（要求：精通全部三级高等数学）

　　1.2 你的目标是能够熟练运用高等数学，解决问题，掌握探索新应用领域的武器，你可能立志进入计算机视觉领域、经济学领域或数据挖掘领域。那么，你需要打下坚实的矩阵论、微积分以及概率统计基础。（要求：精通第一级高等数学）

　　1.3 你的目标是想了解数学的乐趣，把学数学作为人生一大业余爱好。那么，你需要打下坚实的线性代数、数学分析、拓扑学以及概率统计基础，对你来说，体会学数学的乐趣是一个更重要的目标。（精通第一级高等数学，在第二级高等数学中畅游，尝试接触第三级高等数学）

　　二、给自己足够的动力

　　学数学需要智力，更需要时间和精力。下面的几个事实相大家都深有体会：

　　1. 凡是没有用的东西，或者虽然有用，但是你用不到的东西，学得快忘得也快。不信你回忆一下你大一或者初一的基础课，你还记的清楚吗？

　　2. 凡是你不感兴趣（或者感觉不到乐趣）的东西，你很难坚持完成它。很多人都有这样的经历，一本书，前三章看的很仔细，后面就囫囵吞枣，越看越快，反正既没意思也没用。

　　3. 小学数学是中学数学的基础，中学数学是高中数学的基础，高中数学是大学数学的基础（你可以以此类推）。

　　因此，无论你的目标是什么，搞数学、用数学、还是体会数学的乐趣、满足自己从少年时就有的梦想。学有所乐、学有所用，永远是维持你动力不衰退的两个最主要的因素。

　　三、高等数学学什么？

　　好了，来看看标准大学数学的科技树：

　　一级：

　　线性代数（矩阵论），数学分析，近世代数（群环域），分别囊括了了几何、分析和代数的基础理论。别忘了还有概率论（建立在分析之上的.一门基础学科）。

　　二级：

　　有了这些基础，接着是基础的基础、抽象和推广：测度论（积分的基础，当然也是概率论的基础），拓扑学（有关集合、空间、几何的一门极度重要的基础学科），泛函分析（线性代数的推广），复变函数（分析的推广），常微分方程与偏微分方程（分析的推广），数理统计和随机过程（概率论的推广），微分几何（分析和几何的结合）。

　　然后是一些小清新和应用学科：数值分析（算法），密码学，图形学，信息论，时间序列，图论等等。

　　三级：

　　再往上是研究生课题，往往是代数、几何和分析要一起上：微分流形、代数几何、随机动力学等等。

　　这个科技树的三级，和小学、初中、高中数学很相似，一层学不精通，下一层看天书。

　　四、如何学习

　　4.1 适量做题

　　千万千万千万不要狂做题。玩过战略对抗游戏的同学都知道，低级兵造几个就行了，要攒钱出高级兵才能在后期取胜，低级兵不仅攻击力低，还没有好玩的魔法，它们存在的意义在于让你有能力熬到后期。上面列举了那么多课程，你先花5年做完吉米诺维奇六本数学分析习题集，你就30岁了，后面的二级课程还没开始学呢。因此，做一些课后习题，帮助你复习、思考、维持大脑运转就行，要不断地向后学。如果完全学不懂了，返回来做习题帮自己理清头绪。

　　4.2 了解思想

　　数学的精髓不是做题的数量，而是掌握思想。每一个数学分支都有自己的主线思想和方法论，不同分支也有相互可供对比和借鉴的思维方式。留意它，模仿它，琐碎的知识就串成了一条项链，你也就掌握了一门课。思想并不是读一本教材就能轻易了解的，你要读好几本书，了解一些应用才能体会。举两个例子：

　　微积分的主线有这么几条：认识到微观和宏观是有联系的，微分用来刻画事物如何变化，它把细节放大给你看，而积分用来刻画事物的整体性质；微分和积分有时是描述一个现象的不同方式，这一点你在数学分析书中可能不容易发现，但是如果学点物理，就会发现麦克斯韦方程组同时有等价的微分形式和积分形式；积分变换能够建立不同空间之间的的联系，建立空间和空间边界的联系，这就是Stokes定理：这个公式最迟要在微分流形中你才能一窥全貌。

　　矩阵是空间中线性变换的抽象，线性代数这门课的全部意义在于研究如何表达、化简、分类空间线性变换算子；SVD分解不仅在应用学科用有极为广泛的亮相，也是你理解矩阵的有力工具；矩阵是有限维空间上的线性算子，对"空间"的理解不仅能让你重新认识矩阵，更为泛函分析的学习开了个好头。

　　4.3 渐进式迂回式学习，对比学习

　　很多时候，只读一本书，可能由于作者在某处思维跳跃了一下，以后你就再也跟不上了。学习数学的一个诀窍，就是你同时拿到好几本国际知名教材，相互对比着看，或者看完一本然后再看同一主题的另一本书，已经熟悉的内容跳过去，如果看不懂了，停下来思考或者做做习题，还是不懂则往后退一退，从能看懂的部分向前推进，当你看的多了，就会发现一个东西出现在很多地方，对它的理解就加深了。举两个例子：

　　外微分这个东西，国内有的数学分析书里可能不介绍，我第一次遇到是在彭家贵的《微分几何》里，觉得这是个方便巧妙的工具；后来读卓里奇的《数学分析》和Rudin的《数学分析原理》，都讲了这个东西，可见在西方外微分是一个基础知识。你要读懂它，可能要首先理解矩阵，明白行列式恰好是空间体积在矩阵的变换下拉伸的倍数，它是一种线性形式。最后，当你读微分流形后，将发现外微分是获得流形上的Stokes定理的工具。

　　点集拓扑学这个东西，搞应用用不到。但是但凡你想往深处学，这一门学科就必须要掌握，因为它提供对诸如开集、紧集、连续、完备等数学基本概念的精准刻画。往后学泛函分析、微分流形，没有这些概念你将寸步难行。首先你要读芒克里斯的旷世名著《拓扑学》，接着在读其他外国人写的书时，或多或少都会接触一些相关概念，你的理解就加深了，比如读Rudin的《泛函分析》，开始就是介绍线性拓扑空间，前面的知识你就能用上了。

　　4.4 建立不同学科的联系

　　看到一个东西在很多地方用，你对它的理解就加深了，慢慢也就能体会到这个东西的精妙，最后你会发现所有的基础学科相互交织，又在后续应用中相互帮助，切实体会到它们真的很基础，很有用。这是一种体会数学乐趣的途径。

　　4.5 关注应用学科

　　没有什么比应用更能激发你对新知识、新工具的渴望。找一些感兴趣的应用学科教材，读一读，开阔眼界，为自己的未来积累资源。以下结合自己的专业（计算机视觉）和爱好说说一些优秀的专业书籍：

　　学了微积分，就可以无压力阅读《费恩曼物理学讲义第一卷》，了解力、热、光、时空的奥秘；学了偏微分方程，就可以无压力阅读《费恩曼物理学讲义第二卷》，了解电的奥秘；学了矩阵论，可以买一本《计算机视觉中的多视图几何》，了解成像的奥秘，编程进行图像序列的三维重建；学了概率论的同学应该会听说过贝叶斯学派和频率学派，这两个学派的人把战场拉到了机器学习领域，成就了两本经典著作《Pattern Recognition And Machine Learning》和《TheElements of Statistical Learning》，读了它们，我被基础数学为机器学习领域提供的丰硕成果和深刻见解深深折服；读了《Ray Tracing from the Ground Up》，自己写了一个光线追踪器渲染真实场景，它的基础就是一点点微积分和矩阵......

　　高等数学的应用实在是太多了，如果你喜欢编程，自动化、机器人、计算机视觉、模式识别、数据挖掘、图形图像、信息论和密码学......到处都有大量模型供你玩耍，而且只需要一点点高等数学。在这些领域，你可能能发现比数学书更有趣，也更容易找到工作的目标。

　　4.6 找有趣的书看

　　数学家写的书有时是比较死板的，但是总有一些教材，它们的作者有强烈的欲望想向你展示"这个东西其实很有趣"，"这个东西完全不是你想的那个样子"等等，他们成功了；还有些作者，他们喜欢把一个东西在不同领域的应用，和不同东西在某一领域的应用集中展示给你看。这样的书会提供给你充足的乐趣读下去。典型代表就是国内出版的一套《图灵数学统计学丛书》，这一套书实在是太棒了，比如《线性代数应该这样学》《复分析：可视化方法》《微分方程、动力系统与混沌导论》，个人认为都是学数学必读的经典教材，非常非常有趣。

　　五、多读书，读好书

　　如果只有一句话概括如何培养数学能力，那么就是这一句：多读书，读好书。因此这一步我想单独拿出来多说两句。

　　想必大家都十分精通并能熟练应用小学数学。想读懂代数几何，或者退一步，想读懂信息论基础，你就要挑几本好的基础教材，最好是外国人写的，像掌握小学数学那样掌握它。不要只看一本，找三本不同作者的书，对比着看，逐行逐字看。有的地方肯定看不懂，记下来，说不定在另一本书的某个地方就从另一个角度说到了这个东西。

　　如果你以后还要往后学，现在看到的每一个基础定理，以后还会用到。

　　每一本基础书，你今天放弃，明天还要乖乖重头再来。

　　要像读经文一样，交叉阅读对比不同教材内容的异同。

　　5.1. 推荐教材（其实就是我读过的觉得好的书）：

　　第一级：

　　《线性代数应该这样学》

　　卓里奇《数学分析（两册）》（读英文版吧，不难。有网友说这个还是不太简单，那你可以先看个国内教材，然后回过头来再看这个）

　　复旦大学《概率论》

　　第二级：

　　芒克里斯《拓扑学》

　　图灵丛书的一些分册

　　柯斯特利金《代数学引论》