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考研数学初期复习的重点指导

时间:2021-12-06 10:29:57 报考指导 我要投稿

考研数学初期复习的重点指导

  我们在准备考研数学的初期复习时,需要把一些重点的内容复习好。小编为大家精心准备了考研数学初期复习的要点,欢迎大家前来阅读。

考研数学初期复习的重点指导

  考研数学初期复习的难点

  大部分考生都认为在考研数学科目高等数学、线性代数、概率论与数理统计中概率论是最不好复习的。很多考生在做概率论题目的时候都有看不懂题目的困惑,认为概率论的知识比较散没有连续关联性,题目做起来总是凭感觉,找不到解题的规律和技巧,是很头疼的一个科目。

  在之前学到的数学体系大多都是具有确定关系的函数研究,概率论是研究随机现象的统计规律的一门学科,研究的是不确定关系。对于概率论的备考,考生在思维上比较难于转变是造成概率论的学习不能深入的一个原因。针对概率论这一学科的特点,考生应在复习中做到以下两点:

  一、深刻理解概念和性质

  在学习概率论的初期,很多考生容易犯得一个错误是:对基本概念、基本性质理解的不够深刻,理解不到这些概念的精髓和用途。许多考生认为概念内容很简单,花不了多少时间就可以倒背如流,看一看就行了。其实不然,概念是我们学习这个学科的第一步,只有第一步走的稳稳当当的,实实在在的,才能产生学习的兴趣,才能将这一科越学越好。因此花时间好好琢磨一下概率到底在研究什么,每一个概念是怎样一个意思是很有必要的。

  二、对于公式,要全面掌握,灵活应用

  概率论的复习中需要记忆很多的公式,每一个公式都有其使用的条件和时机;考生需要牢记这些公式的使用条件,在合适的时候用正确的公式,这样才能保证题目快而准的做出来。很多公式有其出现的提示语,如至少,同时,已经等等。在做题目的时候多总结就会全面地掌握这些公式,进而做到灵活应用。

  万丈高楼平地起,初期复习以基础为重,不贪多,不图快,做到事半功倍,才不至于在强化和冲刺阶段做题目时云中雾里那样疑惑。希望大家谨记这两点为概率复习打下良好的基础。

  考研数学线性代数复习技巧

  一、注重对基本概念的理解与把握,正确熟练运用基本方法及基本运算。

  线性代数的概念很多,重要的有:代数余子式,伴随矩阵,逆矩阵,初等变换与初等矩阵,正交变换与正交矩阵,秩(矩阵、向量组、二次型),等价(矩阵、向量组),线性组合与线性表出,线性相关与线性无关,极大线性无关组,基础解系与通解,解的结构与解空间,特征值与特征向量,相似与相似对角化,二次型的标准形与规范形,正定,合同变换与合同矩阵。

  往年常有考生没有准确把握住概念的内涵,也没有注意相关概念之间的区别与联系,导致做题时出现错误。例如,矩阵A=(α1,α2,…,αm)与B=(β1,β2…,βm)等价,意味着经过初等变换可由A得到B,要做到这一点,关键是看秩r(A)与r(B)是否相等,而向量组α1,α2,…αm与β1,β2,…βm等价,说明这两个向量组可以互相线性表出,因而它们有相同的秩,但是向量组有相同的秩时,并不能保证它们必能互相线性表现,也就得不出向量组等价的信息,因此,由向量组α1,α2,…αm与β1,β2,…βm等价,可知矩阵A=(α1,α2,…αm)与B=(β1,β2,…βm)等价,但矩阵A与B等价并不能保证这两个向量组等价。又如,实对称矩阵A与B合同,即存在可逆矩阵C使CTAC=B,要实现这一点,关键是二次型xTAx与xTBx的正、负惯性指数是否相同,而A与B相似是指有可逆矩阵P使P-1AP=B成立,进而知A与B有相同的特征值,如果特征值相同可知正、负惯性指数相同,但正负惯性指数相同时,并不能保证特征值相同,因此,实对称矩阵A~B?A?B,即相似是合同的充分条件。

  线性代数中运算法则多,应整理清楚不要混淆,基本运算与基本方法要过关,重要的有:行列式(数字型、字母型)的计算,求逆矩阵,求矩阵的秩,求方阵的幂,求向量组的秩与极大线性无关组,线性相关的判定或求参数,求基础解系,求非齐次线性方程组的通解,求特征值与特征向量(定义法,特征多项式基础解系法),判断与求相似对角矩阵,用正交变换化实对称矩阵为对角矩阵(亦即用正交变换化二次型为标准形)。

  二、注重知识点的衔接与转换,知识要成网,努力提高综合分析能力。

  线性代数从内容上看纵横交错,前后联系紧密,环环相扣,相互渗透,因此解题方法灵活多变,复习时应当常问自己做得对不对?再问做得好不好?只有不断地归纳总结,努力搞清内在联系,使所学知识融会贯通,接口与切入点多了,熟悉了,思路自然就开阔了。

  例如:设A是m×n矩阵,B是n×s矩阵,且AB=0,那么用分块矩阵可知B的列向量都是齐次方程组Ax=0的解,再根据基础解系的理论以及矩阵的秩与向量组秩的关系,可以有r(B)≤n-r(A)即r(A)+r(B)≤n进而可求矩阵A或B中的一些参数。再如,若A是n阶矩阵可以相似对角化,那么,用分块矩阵处理P-1AP=∧可知A有n个线性无关的特征向量,P就是由A的线性无关的特征向量所构成,再由特征向量与基础解系间的联系可知此时若λi是ni重特征值,则齐次方程组(λiE-A)x=0的基础解系由ni个解向量组成,进而可知秩r(λiE-A)=n-ni,那么,如果A不能相似对角化,则A的特征值必有重根且有特征值λi使秩r(λiE-A)

  又比如,对于n阶行列式我们知道:若|A|=0,则Ax=0必有非零解,而Ax=b没有惟一解(可能有无穷多解,也可能无解),而当|A|≠0时,可用克莱姆法则求Ax=b的惟一解;可用|A|证明矩阵A是否可逆,并在可逆时通过伴随矩阵来求A-1;对于n个n维向量α1,α2,…αn可以利用行列式|A|=|α1α2…αn|是否为零来判断向量组的线性相关性;矩阵A的秩r(A)是用A中非零子式的最高阶数来定义的,若r(A)

  凡此种种,正是因为线性代数各知识点之间有着千丝万缕的联系,代数题的综合性与灵活性就较大,同学们整理时要注重串联、衔接与转换。

  三、注重逻辑性与叙述表述

  线性代数对于抽象性与逻辑性有较高的要求,通过证明题可以了解考生对数学主要原理、定理的理解与掌握程度,考查考生的抽象思维能力、逻辑推理能力。大家复习整理时,应当搞清公式、定理成立的条件,不能张冠李戴,同时还应注意语言的叙述表达应准确、简明。

  线性代数中常见的证明题型有:证|A|=0;证向量组α1,α2,…αt的线性相关性,亦可引伸为证α1,α2…,αt是齐次方程组Ax=0的基础解系;证秩的`等式或不等式;证明矩阵的某种性质,如对称,可逆,正交,正定,可对角化,零矩阵等;证齐次方程组是否有非零解;线性方程组是否有解(亦即β能否由α1,α2…,αs线性表出);对给出的两个方程组论证其同解性或有无公共解;证二次型的正定性,规范形等。

  总之,数学题目千变万化,有各种延伸或变式,同学们要在考试中取得好成绩,一定要认真仔细地复习,华而不实靠押题碰运气是行不通的,必须要重视三基,多思多议,不断地总结经验与教训,做到融会贯通。

  考研数学基础阶段复习策略

  在复习考研数学的方法上,要注意以下几个点:

  概念:考研数学概念是一切解析、推理的基础。对于基础不是很牢固的同学,以听老师讲概念、多看概念为主,听老师讲题目目的是为了加深对概念的理解,以达到熟练掌握数学概念的目的。

  做题:基础好一些的同学,或者是对某部分概念已经有了一个精度掌握的同学,需要做题。

  怎样做题:

  掌握考研数学做题方法,积累解题思路,对所学内容逐步进行训练,最后达到的程度:看到题目后能将老师的解题步骤一字不差的写出来。

  严禁看题,必须做题:做题做到一半去看答案可以,但是看完答案就过去了,绝对不行,需要重新自己完整的将这个题目做出来,即时这样还是不行,过一两天后,将题目重新完整做出来,这才实现了真正的做题。

  思考:针对自己掌握的概念需要思考,针对难点考研数学难题需要思考,反思这个问题我是如何掌握的,这个问题我没有掌握因为什么

  总结:仅作前三点,效果会很少,总结是关键,分章节复习,哪个题目没掌握要拿个小本记下来。可以知道第一轮复习的结果,对第二轮的复习很有帮助,可大大减少你的时间。

  检验对所学内容的掌握情况,做题过程中不断总结,找出强项和弱项。提高学习效率,避免时间浪费,成绩不是靠时间累积的,而是考总结。


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