以上说的都是知识点中比较重要的,一定要做到拿到题目稍加思考就有解题思路,并且一定要保证计算正确。通常情况下考研数学没有刁钻难题,但计算量都不小,一定保证基础、计算量的训练。当然,没有列出的并不是说不重要,只是在看的时候不用试图理解那么透彻,先把以上说的知识点理解透彻,才便于其他问题的学习。把握整体,再追求细节。
线性代数
线性代数考试题型不多,计算方法比较初等,但是往往计算量比较大,导致很多学员对线性代数感到棘手,同时从理论的角度出发,线性代数的很多概念和性质之间的联系很多,你必须要注意各部分内容之间的密切联系,最好自己多总结总结,对做题特别有帮助。
在本阶段的复习中,大家分两步掌握:第一步,学好矩阵、向量组和方程组征值;第二步,学好特征向量与二次型。那本阶段就是要巩固第一步,迈进第二步。尽量熟记各章节定理,尤其是矩阵秩相关的定理推论较多,而证明题往往用的多,一定要记清楚,切不可混淆。向量组线性相关性是难点,要理解记忆各条定理,理清其中关系,多做题巩固知识点。特征向量与二次型虽不难,但年年必考,计算能力要跟上,多做题才能提高正确率。
概率论与数理统计
概率论与数理统计课程的主要特点是概念和公式繁多,章节的关系松散,应用题比较抽象。很多同学遇到此种题目经常感觉没有思路,难以下手,我们应该特别重视对这部分的学习和掌握。其实,概率部分是知识板块比较完整的一门,模型的概念很强,掌握好一种模型对做提很有帮助。如何理解我所谓的“模型”的概念,相信你做真题的大题就可以体会出来,做得多了会发现有些知识就喜欢那样考察,有些知识总是从这几个侧面去考核,这就是题目的“模型”概念。为何高数和线代没有提出这个概念呢?因为高数的知识点繁多,而且每个点的出题都比较灵活,强调“模型”不利于复习;复习线代不适合这种做题的“模型”思路,因为线代的每道题都会是好几个章节知识的联系,每个知识点比较简单,而要把所有可以联系得上的知识点都列出来,并且要非常熟练才行。
在本阶段的复习中,大家要掌握多维随机变量的分布以及概率密度的求解方法。掌握随机变量数学期望、方差求解。熟悉数理统计部分内容,了解三种常用的统计量分布;掌握参数估计;熟悉假设检验的计算方法。概率论部分由于与高数积分有交叉,所以理解起来较简单。数理统计部分过于抽象,公式多而杂,在考研中占比例不多,很多学员忽视这部分的学习。其实,是得不偿失。数理统计主要就围绕三个统计量分布和一个中心定理,看似恐怖的公式全部都可以推导出来,完全可以理解记忆。在考研试题中,拿这10分的难度绝对小于高数部分10分的,你一定要精打细算哦,别做了赔本买卖!
