考研数学基本知识点复习指南

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考研数学基本知识点复习指南

　　考生们在准备考研数学的时候，需要把基本的知识点了解清楚，才能更好的进行复习。小编为大家精心准备了考研数学核心知识点总结，欢迎大家前来阅读。

考研数学基本知识点复习指南

　　考研数学必考知识点汇总

　　1、两个重要极限，未定式的极限、等价无穷小代换

　　这些小的知识点在历年的考察中都比较高。而透过我们分析，假如考极限的话，主要考的是洛必达法则加等价无穷小代换，特别针对数三的同学，这儿可能出大题。

　　2、处理连续性，可导性和可微性的关系

　　要求掌握各种函数的求导方法。比如隐函数求导，参数方程求导等等这一类的，还有注意一元函数的应用问题，这也是历年考试的一个重点。数三的同学这儿结合经济类的一些试题进行考察。

　　3、微分方程：一是一元线性微分方程，第二是二阶常系数齐次/非齐次线性微分方程

　　对第一部分，考生需要掌握九种小类型，针对每一种小类型有不同的解题方式，针对每个不同的方程，套用不同的公式就行了。对于二阶常系数线性微分方程大家一定要理解解的结构。另一块对于非齐次的方程来说，考生要注意它和特征方程的联系，有齐次为方程可以求它的通解，当然给出的通解大家也要写出它的特征方程，这个变化是咱们这几年的一个趋势。这一类问题就是逆问题。

　　对于二阶常系数非齐次的线性方程大家要分类掌握。当然，这一块对于数三的同学来说，还有一个差分方程的问题，差分方程不作为咱们的一个重点，而且提醒大家一下，学习的时候要注意，差分方程的解题方式和微方程是相似的，学习的时候要注意这一点。

　　4、级数问题，主要针对数一和数三

　　这部分的重点是：一、常数项级数的性质，包括敛散性;二、牵扯到幂级数，大家要熟练掌握幂级数的收敛区间的计算，收敛半径与和函数，幂级数展开的问题，要掌握一个熟练的方法来进行计算。对于幂级数求和函数它可能直接给咱们一个幂级数求它的和函数或者给出一个常数项级数让咱们求它的和，要转化成适当的'幂级数来进行求和。

　　5、一维随机变量函数的分布

　　这个要重点掌握连续性变量的这一块。这里面有个难点，一维随机变量函数这是一个难点，求一元随机变量函数的分布有两种方式，一个是分布函数法，这是最基本要掌握的。另外是公式法，公式法相对比较便捷，但是应用范围有一定的局限性。

　　6、随机变量的数字特征

　　要记住一维随机变量的数字特征都要记熟，数字特征很少单独性考察，往往和前面的一维随机变量函数和多维随机变量函数和第六章的数理统计结合进行考察。特别针对数一的同学来说，考察矩估计和最大似然估计的时候会考察无偏性。

　　7、参数估计

　　这一点是咱们经常出大题的地方，这一块对咱们数一，数二，数三的考生来讲，包含两块知识点，一个是矩估计，一个是最大似然估计，这两个集中出大题。

　　考研数学不可忽略的关键点

　　基础

　　有的同学本身数学基础差，再加上考研数学要求掌握消化的内容较多，暂时感受不到自己的进步。暑假考研复习即将结束的阶段，有部分考生对考研数学的基本定理停留于记忆层面，理解不透彻，对重要的数学法则，重要的结论不熟练，更不擅于运用。

　　对于很大一部分考生来说，在解决数学综合试题和应用题的能力方面存在着一些不足，综合能力普遍较差，而这类题的分值又往往较高，这就出现了一个比较极端的矛盾，那就是“这个题看上去不难，为什么我就是不会做”。其实很多考生都面临过这种情况。如果你也遇到了这种问题，那你就要从自身开始着手，分析一下你的问题到底出在哪。其实在所有出现这类问题的考生中，绝大部分是因为基础不扎实，所谓不扎实并不是指你没有记住这些知识，而是你不能灵活运用，换句话说，你并没有将这些知识融会贯通，变成你自己的东西。这种情况，大家需要多参照练习题的答案，搜集答案中的解题思路。

　　提醒考生，复习过程中，或许会存在一些问题，这并不可怕，而且现在如果大家发现了这些问题，反而是一件非常幸运的事情，因为这样你就有足够的时间来弥补自己的不足，确保自己能够在考试前把失误率降到最低。

　　解决办法：把学习程度好的同学当作比较对象是件好事，但是经常这样比较会导致自己信心的降低，因此在与其他人比较的同时，重要的是对自己学习过程的纵向比，看自己现在和过去相比进步了多少，这样巩固自己的信心才能取得更大的进步。同时应该参照自己的目标院校分数，给自己制定阶段达标计划，只要这个阶段达到了目标就可以了。

　　时间

　　导致学习低效率可能是时间掌握不够好，没有充分利用时间，并且没有在自己最有效率时间内学习。

　　很多同学看起来非常刻苦，几乎时刻不离考研自习室，你能看到他大多数时间都在复习考研数学，但事实上有一部分同学并未真正投入到学习中，这就造成了学习效果的差异;还有一部分同学则对自己的实力过于自信，或者认为自己其他科目更需要提高，便在考研数学复习的时间分配上出了岔子，这也是在考研数学复习上效果不大的原因之一。

　　解决办法：每天制定详细的时间表，严格按照计划学习，找出一天中自己最有效率的时间，把最需要记忆掌握的东西放到这个时间段。在前期积累强化阶段可根据自己的记忆习惯、学习习惯，在后期强化冲刺阶段考生则要适当调整复习策略。

　　注意力

　　有的考生注意力不集中，学习时三心二意，自习室有个风吹草动都要扭个脖子瞧一眼。注意力不集中就容易使思考过程不断被打断从而无法建立起考研数学的学科知识体系，进而导致效率不高。

　　解决办法：人的注意力是有时间限制的，注意力不集中，爱走神是可以理解的，但是，现在走上了考研的道路，这个需要耐力和毅力的旅途，每次走神时，就要告诫自己现在的首要目标是考研，其他活动都可以往后延缓，所有的其他事情都是小事，不值得的自己费心，每天给自己定一个紧凑的时间表，如果时刻都有任务要做，也不会总走神的。

　　心理素质

　　考研不仅是“持久战”、“信息战”更是一场“心理战”。心理素质不仅在考研复习的过程中发挥作用，更会在将来真正的研究生考试的考场上有更大作用。

　　很多同学在考研数学的复习中，甚至在整个考研复习的过程中，容易受其他人影响，看到别人情绪波动自己就定不下心来;看见不考研的同学在节假日游山玩水，自己便蠢蠢欲动;看见同班同学找到好的工作便开始惴惴不安;看见有的同学放弃考研跟着也想放弃。这样的同学总是显得不够坚定，而考研需要的是有一颗坚定、且坚持的心。

　　解决办法：建议找几个一起考研的同学一起学习，大家互相鼓励，遇到事情共同解决. 并且这几个同伴应该是心静比较稳定的人，大家性格可以互补或者有一个人可以影响大家，有一个好的学习氛围是非常重要的。拿一个每天踏实学习的人当作榜样，看看别人是怎样每天学习的，多讨教。

　　考研的成功需要长时间的努力，想要考研数学复习的效率提升也要花费时间和精力潜心学习。同学们在考研数学复习中有所迷茫的话可参照以上解决方法。只要在不断地巩固强化中掌握正确合理的考研复习方法，相信同学们都能在考研数学复习中不断进步，最终考研成功。

　　考研数学快速答题的小窍门

　　一、熟悉基本的解题步骤和解题方法

　　解题的过程，是一个思维的过程。对一些基本的、常见的问题，前人已经总结出了一些基本的解题思路和常用的解题程序，我们一般只要顺着这些解题的思路，遵循这些解题的步骤，往往很容易找到习题的答案。

　　二、审题要认真仔细

　　对于一道具体的习题，解题时最重要的环节是审题。审题的第一步是读题，这是获取信息量和思考的过程。读题要慢，一边读，一边想，应特别注意每一句话的内在涵义，并从中找出隐含条件。

　　有些学生没有养成读题、思考的习惯，心里着急，匆匆一看，就开始解题，结果常常是漏掉了一些信息，花了很长时间解不出来，还找不到原因，想快却慢了。所以，在实际解题时，应特别注意，审题要认真、仔细。

　　三、认真做好归纳总结

　　在解过一定数量的习题之后，对所涉及到的知识、解题方法进行归纳总结，以便使解题思路更为清晰，就能达到举一反三的效果，对于类似的习题一目了然，可以节约大量的解题时间。

　　四、熟悉习题中所涉及的内容

　　解题、做练习只是学习过程中的一个环节，而不是学习的全部，你不能为解题而解题。解题时，我们的概念越清晰，对公式、定理和规则越熟悉，解题速度就越快。

　　因此，我们在解题之前，应通过阅读教科书和做简单的练习，先熟悉、记忆和辨别这些基本内容，正确理解其涵义的本质，接着马上就做后面所配的练习，一刻也不要停留。

　　五、学会画图

　　画图是一个翻译的过程，把解题时的抽象思维，变成了形象思维，从而降低了解题难度。有些题目，只要分析图一画出来，其中的关系就变得一目了然。尤其是对于几何题，包括解析几何题，若不会画图，有时简直是无从下手。

　　因此，牢记各种题型的基本作图方法，牢记各种函数的图像和意义及演变过程和条件，对于提高解题速度非常重要。

　　六、先易后难，逐步增加习题的难度

　　人们认识事物的过程都是从简单到复杂。简单的问题解多了，从而使概念清晰了，对公式、定理以及解题步骤熟悉了，解题时就会形成跳跃性思维，解题的速度就会大大提高。

　　我们在学习时，应根据自己的能力，先去解那些看似简单，却很重要的习题，以不断提高解题速度和解题能力。随着速度和能力的提高，再逐渐增加难度，就会达到事半功倍的效果。

　　七、限时答题，先提速后纠正错误

　　很多同学做题慢的一个重要原因就是平时做作业习惯了拖延时间，导致形成了一个不太好的解题习惯。所以，提高解题速度就要先解决“拖延症”。比较有效的方式是限时答题，例如在做数学作业时，给自己限时，先不管正确率，首先保证在规定时间内完成数学作业，然后再去纠正错误。这个过程对提高书写速度和思考效率都有较好的作用。当你习惯了一个较快的思考和书写后，解题速度自然就会提高，及改正了拖延的毛病，也提高了成绩。

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