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考研數學複習提高效率的方法

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我們在進行考研數學的複習時,首先要了解學科特點,其次要把握好基礎理論公式,最後要學會解決問題,掌握思路和方法。小編為大家精心準備了考研數學複習提高效率的祕訣,歡迎大家前來閲讀。

考研數學複習提高效率的方法

  考研數學複習提高效率的技巧

注意內在聯繫

考生在做題的同時還要注意各章節之間的內在聯繫,數學考試會出現一些應用到多個知識點的綜合性試題和應用型試題。這類試題一般比較靈活,難度也要大一些。考生要注意對綜合性的典型考題的分析,來提高自身解決綜合性問題的能力。數學有其自身的規律,其表現的一個重要特徵就是各知識點之間、各科目之間的聯繫非常密切,這種相互之間的聯繫給綜合命題創造了條件,因而考生應進行綜合性試題和應用題訓練。通過這種訓練,積累解題思路,同時將各個知識點有機的聯繫起來,將書本上的知識轉化為自己的東西。新東方在線提醒考生,考生在做題目時,要養成良好的做題習慣,做一個有心人,認真地將遇到的解答中好的或者陌生的解題思路以及自己的思考記錄下來,平時翻看,久而久之,自己的解題能力就會有所提高。對於那些具有很強的典型性、靈活性、啟發性和綜合性的題,要特別注重解題思路和技巧的培養。

萬變不離其宗

數學試題千變萬化,其知識結構卻基本相同,題型也相對固定,往往存在明顯的解題套路,熟練掌握後既能提高解題的針對性,又能提高解題速度和正確率。基本概念、基本方法、基本性質一直是考研數學的重點。以線性代數為例,線性代數的概念比較抽象,方法與性質也有相應的適用條件。有些同學在考場上,不知道試題要考查什麼,該怎樣下手,不知道該用哪個公式。考生在複習中一定要重視基礎知識,要複習所有的定義、定理、公式,做足夠多的基礎題來幫助鞏固基本知識。線性代數的知識點是三大科目裏最少的,但基本概念和性質較多,他們之間的聯繫也比較緊密。考生特別要根據歷年線性代數考試的兩個大題內容,找出所涉及到的概念與方法之間的聯繫與區別。例如:線性方程組的三種形式之間的聯繫與轉換;行列式的計算與矩陣運算之間的聯繫與差別;實對稱陣的對角化與實二次型化標準型之間的聯繫等。建議掌握他們之間的聯繫與區別,對大家處理其他低分值試題也是有助益的。

做題不能鑽牛角尖

考生應該針對複習的內容,注重基礎,多練習一些基本題,不要死鑽一些偏題及怪題。有選擇性的做些鞏固知識點的題目,這樣才能讓知識得到更深入的理解和掌握,才能真正消化吸收成為自己的知識,也才會具有獨立的解題能力。建議教材每章每節的後面都有配套習題,在基礎階段複習時要認真做一遍,除了做課後習題外在基礎階段還應做一些考研基礎過關之類的題目,這些題難度與考研真題難度基本相當,可以利用這些題目檢查你複習過程中對知識點的綜合運用能力,所以如果只看課本,在綜合能力上要受一些影響。另外,數學複習我們不提倡搞題海戰術,但是我們要記住一點:不做夠一定量的題目可能就無法對知識點完全理解透徹。

  考研數學複習的學習法

1.概念學習法

“概念學習法”是學習高等數學的基本方法之一。這一方法顧名思義,就是從基本概念入手。這些概念一般都很抽象,必須理解其數學意義。基本概念是課程知識體系的支撐點,掌握了基本概念就等於抓住了綱。從概念入手,一旦瞭解了概念,把握住概念中的核心詞彙,就如同把握了公式中的各個元素,在做題的時候就有堅實的基礎,容易對症下藥。數學的考題總是有嚴密的科學性,精確的答案,因而在打牢基礎的前提下,萬變不離其中的靈活運用概念,一切難題都會迎刃而解。

2.重視預習與複習

強化課前預習和課後複習。由於信息容量大、內容抽象、新舊知識關聯密切、講課不是“照本宣科”,因此,做好課前預習是提高聽課效率的重要手段和方法。數學科目不像有的文字學科是分板塊分部分的,一個部分沒有學好在學另一個部分的時候,相關性不強就可以從頭來學,對於這部分的分數不會有太大影響。而數學科目是循序漸進的',基礎沒打好,積下的問題在未來的學習中就會像滾雪球一樣越滾越大,讓人不堪重負,最終只能棄戟投降。強調課前預習和課後複習,能夠幫助掃清每次學習中所預留或餘留的問題,為數學取得高分掃清障礙。

另外,預習也是提高自學能力的有效途徑。預習要達到的目的,一是複習新課要引用的舊知識點,二是發現問題,提出問題,使聽課能有的放矢。

課後複習,既是學習的重要環節,又是一種學習的方法。這一階段是一個豐富的消化知識的過程,包括思考、置疑、解難、分析與綜合、歸納與小結,可以用到的學習方法有“聯想學習法”、“比較學習法”、“求師學習法”、“交友學習法”等等。需要你思考、思考再思考;需要你多問,懂得“知不知,則有知;無不知,則無知”的道理。複習的主要目的就是加強對教學內容的理解。即弄清每個知識點的內容是什麼?叫“知其所以然”,最後還要知道它的價值和意義,“知其然”。

3.加強實踐,多做題

學習的基本矛盾是不知與知的矛盾、知識與能力的矛盾。所以,學習包含兩個過程:從不知到知的過程,將知識轉化為能力的過程。從某種意義上來説,後一個過程更加重要。知識只有轉化為能力才有力量。數學教育的一個直接目的就是解決數學問題,將所學的基本概念、基本定理和基本方法轉化為抽象思維、邏輯推理及運算能力。做大量的數學題是必然的途徑。做題的過程反過來又加深了對基本概念、基本定理的理解,對基本方法的掌握,相輔相成。因此,在課後複習的基礎上,大量地做數學題是學習數學最重要的方法。

4.在理解的基礎上加深記憶。

記憶是學習過程中一個非常重要的環節,是掌握知識的手段。俄國生理學家謝切諾夫説過:“人的一切智慧財富都是與記憶相聯繫着的,一切智慧的根源都在於記憶。”從某種意義上説,沒有記憶就沒有學習,人在認識過程中就無積累,就沒有繼承。一切如過眼煙雲。當然也不能死記硬背,正如歌德所説:“你所不理解的東西,是你無法佔有的”。

  考研數學一二三試卷內容的區別

一、科目考試區別:

1.線性代數

數學一、二、三均考察線性代數這門學科,而且所佔比例均為22%,從歷年的考試大綱來看,數一、二、三對線性代數部分的考察區別不是很大,唯一不同的是數一的大綱中多了向量空間部分的知識,不過通過研究近五年的考試真題,我們發現對數一獨有知識點的考察只在09、10年的試卷中出現過,其餘年份考查的均是大綱中共同要求的知識點,而且從近兩年的真題來看,數一、數二、數三中線性代數部分的試題是一樣的,沒再出現變化的題目,那麼也就是説從以往的經驗來看,2015年的考研數學中數一、數二、數三線性代數部分的題目也不會有太大的差別!

2.概率論與數理統計

數學二不考察,數學一與數學三均佔22%,從歷年的考試大綱來看,數一比數三多了區間估計與假設檢驗部分的知識,但是對於數一與數三的大綱中均出現的知識在考試要求上也還是有區別的,比如數一要求瞭解泊松定理的結論和應用條件,但是數三就要求掌握泊松定理的結論和應用條件,廣大的考研學子們都知道大綱中的"瞭解"與"掌握"是兩個不同的概念,因此,建議廣大考生在複習概率這門學科的時候一定要對照歷年的考試大綱,不要做無用功!

3.高等數學

數學一、二、三均考察,而且所佔比重最大,數一、三的試卷中所佔比例為56%,數二所佔比例78%。由於考察的內容比較多,故我們只從大的方向上對數一、二、三做簡單的區別。以同濟六版教材為例,數一考察的範圍是最廣的,基本涵蓋整個教材(除課本上標有*號的內容);數二不考察向量代數與空間解析幾何、三重積分、曲線積分、曲面積分以及無窮級數;數三不考察向量空間與解析幾何、三重積分、曲線積分、曲面積分以及所有與物理相關的應用。

二、試卷考試內容區別

1.數學一

高等數學:同濟六版高等數學中除了第七章微分方程考帶*號的歐拉方程,伯努利方程外,其餘帶*號的都不考;所有"近似"的問題都不考;第四章不定積分不考積分表的使用;第九章第五節不考方程組的情形;第十二章第五節不考歐拉公式;

線性代數:數學一用的教材是同濟五版線性代數1-5章:行列式、矩陣及其運算、矩陣的初等變換及其方程組、向量組的線性相關性、相似矩陣及二次型。其中向量組的線性相關性中數一考向量空間,線性方程組跟空間解析幾何結合數一也要考;

概率與數理統計:1、概率論的基本概念2、隨機變量及其分佈3、多維隨機變量及其分佈4、隨機變量的數字特徵5、大數定律及中心極限定理6、樣本及抽樣分佈7、參數估計8、假設檢驗

2.數學二

高等數學:同濟六版高等數學中除了第七章微分方程考帶*號的伯努利方程外,其餘帶*號的都不考;所有"近似"的問題都不考;第四章不定積分不考積分表的使用;不考第八章空間解析幾何與向量代數;第九章第五節不考方程組的情形;到第十章二重積分、重積分的應用為止,後面不考了。

線性代數:數學二用的教材是同濟五版線性代數,1-5章:行列式、矩陣及其運算、矩陣的初等變換及其方程組、向量組的線性相關性、相似矩陣及二次型。

概率與數理統計:不考。

3.數學三

高等數學:同濟六版高等數學中所有帶*號的都不考;所有"近似"的問題都不考;第三章微分中值定理與導數的應用不考曲率;第四章不定積分不考積分表的使用;不考第六章定積分在物理學上的應用以及曲線的弧長。第七章微分方程不考可降階的高階微分方程,另外補充差分方程。不考第八章空間解析幾何與向量代數。第九章第五節不考方程組的情形,第十章二重積分為止,第十二章的級數中不考傅里葉級數;

線性代數:數學一用的參考教材是同濟五版線性代數,1-5章:行列式、矩陣及其運算、矩陣的初等變換及其方程組、向量組的線性相關性、相似矩陣及二次型。數三不考向量組的線性相關性中的向量空間,線性方程組跟空間解析幾何結合的問題;

概率與數理統計的內容包括: 1、概率論的基本概念2、隨機變量及其分佈3、多維隨機變量及其分佈4、隨機變量的數字特徵5、大數定律及中心極限定理6、樣本及抽樣分佈7、參數估計,其中數三的同學不考參數估計中的區間估計。