考研数学学科特点分析及应对方法有哪些(考研数学学科特点分析及应对方法论文)

第一，数量高。

根据我们对考试大纲和以往试卷的分析，我们发现高等数学有几个特点。尤其是近几年的真题。第一个特点是它注重对独特知识的调查。第二个特点侧重于考生综合运用数学分析解决问题的能力。说白了就是应用题。第三个特点是高等数学考点较多，比较全面。这个提醒是要复习的。当然，也有同学说，你只讲抓重点，不提复习，是不是矛盾？但回顾和把握重点要辩证统一。

第二，线性代数。

如何掌握线性代数？当然，把握大方向就应该清楚。说实话，这取决于几个关键词。就看你有没有基础、有方法、有熟练程度。这是目前的战略水平。如果是在战术层面，我如何才能达到熟练程度？关于线性代数这门学科，这门学科有什么特点？我们应该说有什么特点呢？它是全面的、灵活的、相对抽象的。如何把握这个特点呢？如何形成体系？然后变得更加熟练？这时，老师给出了两个有用的方法。

第一种方法是采用线性代数的核心概念并将整个线性代数串在一起。它的知识点之间不是有很多联系吗？只要寻找核心概念，它必须与周围的概念相联系。

第二个方法是要有追根究底的精神。为什么？我给大家讲一个大家都很头疼的基本概念：质量。质量比较困难和抽象，是一个让很多人头疼的概念。但这非常重要。你可以以这个概念为例，一层层分析。比如我们的线性代数中有两个素数，一个是矩阵的素数，一个是线量组的素数。你开始问自己，矩阵的质量如何？总之，应该是非临子公式的最高阶了。仅仅理解这句话是不够的，然后你可以分析它。矩阵的素数为K是什么意思？如果直接翻译就是这个矩阵的非lin子式的最高阶是K。那么仅靠直接翻译不足以回答问题，还可以使用间接翻译。怎么翻译呢？正是这个矩阵，应该有K结非Lin子式，并且该矩阵不存在有K+1个解的非Lin子式。

所以，我们要想好好复习线性代数，现阶段我们有两个小方法。首先是将其与核心概念串起来。二是要有求真务实、追根究底的精神。

3.概率。

如何把握概率？有的同学总觉得自己没有理解透彻。概率与线性代数不同。线性代数的知识结构是一个网络知识结构，而概率可以认为是一个躺着的树结构。老师只是把它们串起来。我从两个角度来说。

首先是从考试的角度来看。哪里考大题，哪里考小题，概率非常清楚。有三个地方。了解了这三个地方，就差不多了。概率检验中的大问题称为随机变量函数的分布。第二点是边际分配和条件分配。第三点是我们最终的内容，它有非常明显的特点。这是拿大题的点，其他地方可能会拿小题。

现在从学科角度来说，我刚才提到它的知识结构是一个躺着的树形结构。为什么是这样？你可以自己详细整理一下，老师会简单提一下。那么概率第一章是随机事件和概率，这是一个打基础的地方。但我们来谈谈什么是随机事件，什么是概率。在此基础上，可以定义随机变量。为什么要定义随机变量？就是将随机事件的结果与我们的书号进行匹配，这样就可以用数学公式进行处理。明确了随机变量的定义之后，接下来如何描述随机变量呢？描述的方法是用分布区域来描述分布。分布分为三种类型，分布函数、分布率、概率密度，当然还有普通分布。这是第二章的全部内容。第2章我们讨论的是一维随机变量，可以将其推广为多维随机变量。那么多维随机变量分布就麻烦一点了。它由联合分布、边际分布和条件分布组成。每个分布分为三组，即联合分布函数、联合分布率和联合概率密度。这是以联合分配为例。其他的类似，只不过在条件分布中，我们不考虑条件分布函数。当然，这种多维分布中常见的分布有两种，一种是二维正态分布，一种是二维均匀分布。

现在多维随机变量已经弄清楚了，我们来考虑两个随机变量是否独立？讨论清楚了这个之后，第三章就基本结束了。我们稍后再讨论数字功能。数字化特征和之前的特征有什么联系？我们说分布包含了随机变量的所有信息。如果您只关注部分信息，那么就考虑数字标牌吧。这基本上就是概率的全部内容了。当然，还有一个比较理论的内容，就是大树定律的中心极限定理。这不是一个重要的测试点。了解基本内容就足够了。

这基本上就是整个概率的全部内容了，就这样推吧。那么数理统计就是概率的应用。数理统计考试的方向也很明确，有三个地方考小题。首先是常见统计的正向统计及其词的特征。第二个测试点称为统计分布。第三个测试点是正常人口条件下统计的特殊性质。

可能还有一些不清楚的地方，课后可以自己整理一下。这些是老师给你的一些关于如何掌握这门学科的建议。希望大家在2015年努力奋斗，实现自己的梦想，谢谢大家。

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