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考研数学复习提高效率的方法

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我们在进行考研数学的复习时,首先要了解学科特点,其次要把握好基础理论公式,最后要学会解决问题,掌握思路和方法。小编为大家精心准备了考研数学复习提高效率的秘诀,欢迎大家前来阅读。

考研数学复习提高效率的方法

  考研数学复习提高效率的技巧

注意内在联系

考生在做题的同时还要注意各章节之间的内在联系,数学考试会出现一些应用到多个知识点的综合性试题和应用型试题。这类试题一般比较灵活,难度也要大一些。考生要注意对综合性的典型考题的分析,来提高自身解决综合性问题的能力。数学有其自身的规律,其表现的一个重要特征就是各知识点之间、各科目之间的联系非常密切,这种相互之间的联系给综合命题创造了条件,因而考生应进行综合性试题和应用题训练。通过这种训练,积累解题思路,同时将各个知识点有机的联系起来,将书本上的知识转化为自己的东西。新东方在线提醒考生,考生在做题目时,要养成良好的做题习惯,做一个有心人,认真地将遇到的解答中好的或者陌生的解题思路以及自己的思考记录下来,平时翻看,久而久之,自己的解题能力就会有所提高。对于那些具有很强的典型性、灵活性、启发性和综合性的题,要特别注重解题思路和技巧的培养。

万变不离其宗

数学试题千变万化,其知识结构却基本相同,题型也相对固定,往往存在明显的解题套路,熟练掌握后既能提高解题的针对性,又能提高解题速度和正确率。基本概念、基本方法、基本性质一直是考研数学的重点。以线性代数为例,线性代数的概念比较抽象,方法与性质也有相应的适用条件。有些同学在考场上,不知道试题要考查什么,该怎样下手,不知道该用哪个公式。考生在复习中一定要重视基础知识,要复习所有的定义、定理、公式,做足够多的基础题来帮助巩固基本知识。线性代数的知识点是三大科目里最少的,但基本概念和性质较多,他们之间的联系也比较紧密。考生特别要根据历年线性代数考试的两个大题内容,找出所涉及到的概念与方法之间的联系与区别。例如:线性方程组的三种形式之间的联系与转换;行列式的计算与矩阵运算之间的联系与差别;实对称阵的对角化与实二次型化标准型之间的联系等。建议掌握他们之间的联系与区别,对大家处理其他低分值试题也是有助益的。

做题不能钻牛角尖

考生应该针对复习的内容,注重基础,多练习一些基本题,不要死钻一些偏题及怪题。有选择性的做些巩固知识点的题目,这样才能让知识得到更深入的理解和掌握,才能真正消化吸收成为自己的知识,也才会具有独立的解题能力。建议教材每章每节的后面都有配套习题,在基础阶段复习时要认真做一遍,除了做课后习题外在基础阶段还应做一些考研基础过关之类的题目,这些题难度与考研真题难度基本相当,可以利用这些题目检查你复习过程中对知识点的综合运用能力,所以如果只看课本,在综合能力上要受一些影响。另外,数学复习我们不提倡搞题海战术,但是我们要记住一点:不做够一定量的题目可能就无法对知识点完全理解透彻。

  考研数学复习的学习法

1.概念学习法

“概念学习法”是学习高等数学的基本方法之一。这一方法顾名思义,就是从基本概念入手。这些概念一般都很抽象,必须理解其数学意义。基本概念是课程知识体系的支撑点,掌握了基本概念就等于抓住了纲。从概念入手,一旦了解了概念,把握住概念中的核心词汇,就如同把握了公式中的各个元素,在做题的时候就有坚实的基础,容易对症下药。数学的考题总是有严密的科学性,精确的答案,因而在打牢基础的前提下,万变不离其中的灵活运用概念,一切难题都会迎刃而解。

2.重视预习与复习

强化课前预习和课后复习。由于信息容量大、内容抽象、新旧知识关联密切、讲课不是“照本宣科”,因此,做好课前预习是提高听课效率的重要手段和方法。数学科目不像有的文字学科是分板块分部分的,一个部分没有学好在学另一个部分的时候,相关性不强就可以从头来学,对于这部分的分数不会有太大影响。而数学科目是循序渐进的',基础没打好,积下的问题在未来的学习中就会像滚雪球一样越滚越大,让人不堪重负,最终只能弃戟投降。强调课前预习和课后复习,能够帮助扫清每次学习中所预留或余留的问题,为数学取得高分扫清障碍。

另外,预习也是提高自学能力的有效途径。预习要达到的目的,一是复习新课要引用的旧知识点,二是发现问题,提出问题,使听课能有的放矢。

课后复习,既是学习的重要环节,又是一种学习的方法。这一阶段是一个丰富的消化知识的过程,包括思考、置疑、解难、分析与综合、归纳与小结,可以用到的学习方法有“联想学习法”、“比较学习法”、“求师学习法”、“交友学习法”等等。需要你思考、思考再思考;需要你多问,懂得“知不知,则有知;无不知,则无知”的道理。复习的主要目的就是加强对教学内容的理解。即弄清每个知识点的内容是什么?叫“知其所以然”,最后还要知道它的价值和意义,“知其然”。

3.加强实践,多做题

学习的基本矛盾是不知与知的矛盾、知识与能力的矛盾。所以,学习包含两个过程:从不知到知的过程,将知识转化为能力的过程。从某种意义上来说,后一个过程更加重要。知识只有转化为能力才有力量。数学教育的一个直接目的就是解决数学问题,将所学的基本概念、基本定理和基本方法转化为抽象思维、逻辑推理及运算能力。做大量的数学题是必然的途径。做题的过程反过来又加深了对基本概念、基本定理的理解,对基本方法的掌握,相辅相成。因此,在课后复习的基础上,大量地做数学题是学习数学最重要的方法。

4.在理解的基础上加深记忆。

记忆是学习过程中一个非常重要的环节,是掌握知识的手段。俄国生理学家谢切诺夫说过:“人的一切智慧财富都是与记忆相联系着的,一切智慧的根源都在于记忆。”从某种意义上说,没有记忆就没有学习,人在认识过程中就无积累,就没有继承。一切如过眼烟云。当然也不能死记硬背,正如歌德所说:“你所不理解的东西,是你无法占有的”。

  考研数学一二三试卷内容的区别

一、科目考试区别:

1.线性代数

数学一、二、三均考察线性代数这门学科,而且所占比例均为22%,从历年的考试大纲来看,数一、二、三对线性代数部分的考察区别不是很大,唯一不同的是数一的大纲中多了向量空间部分的知识,不过通过研究近五年的考试真题,我们发现对数一独有知识点的考察只在09、10年的试卷中出现过,其余年份考查的均是大纲中共同要求的知识点,而且从近两年的真题来看,数一、数二、数三中线性代数部分的试题是一样的,没再出现变化的题目,那么也就是说从以往的经验来看,2015年的考研数学中数一、数二、数三线性代数部分的题目也不会有太大的差别!

2.概率论与数理统计

数学二不考察,数学一与数学三均占22%,从历年的考试大纲来看,数一比数三多了区间估计与假设检验部分的知识,但是对于数一与数三的大纲中均出现的知识在考试要求上也还是有区别的,比如数一要求了解泊松定理的结论和应用条件,但是数三就要求掌握泊松定理的结论和应用条件,广大的考研学子们都知道大纲中的"了解"与"掌握"是两个不同的概念,因此,建议广大考生在复习概率这门学科的时候一定要对照历年的考试大纲,不要做无用功!

3.高等数学

数学一、二、三均考察,而且所占比重最大,数一、三的试卷中所占比例为56%,数二所占比例78%。由于考察的内容比较多,故我们只从大的方向上对数一、二、三做简单的区别。以同济六版教材为例,数一考察的范围是最广的,基本涵盖整个教材(除课本上标有*号的内容);数二不考察向量代数与空间解析几何、三重积分、曲线积分、曲面积分以及无穷级数;数三不考察向量空间与解析几何、三重积分、曲线积分、曲面积分以及所有与物理相关的应用。

二、试卷考试内容区别

1.数学一

高等数学:同济六版高等数学中除了第七章微分方程考带*号的欧拉方程,伯努利方程外,其余带*号的都不考;所有"近似"的问题都不考;第四章不定积分不考积分表的使用;第九章第五节不考方程组的情形;第十二章第五节不考欧拉公式;

线性代数:数学一用的教材是同济五版线性代数1-5章:行列式、矩阵及其运算、矩阵的初等变换及其方程组、向量组的线性相关性、相似矩阵及二次型。其中向量组的线性相关性中数一考向量空间,线性方程组跟空间解析几何结合数一也要考;

概率与数理统计:1、概率论的基本概念2、随机变量及其分布3、多维随机变量及其分布4、随机变量的数字特征5、大数定律及中心极限定理6、样本及抽样分布7、参数估计8、假设检验

2.数学二

高等数学:同济六版高等数学中除了第七章微分方程考带*号的伯努利方程外,其余带*号的都不考;所有"近似"的问题都不考;第四章不定积分不考积分表的使用;不考第八章空间解析几何与向量代数;第九章第五节不考方程组的情形;到第十章二重积分、重积分的应用为止,后面不考了。

线性代数:数学二用的教材是同济五版线性代数,1-5章:行列式、矩阵及其运算、矩阵的初等变换及其方程组、向量组的线性相关性、相似矩阵及二次型。

概率与数理统计:不考。

3.数学三

高等数学:同济六版高等数学中所有带*号的都不考;所有"近似"的问题都不考;第三章微分中值定理与导数的应用不考曲率;第四章不定积分不考积分表的使用;不考第六章定积分在物理学上的应用以及曲线的弧长。第七章微分方程不考可降阶的高阶微分方程,另外补充差分方程。不考第八章空间解析几何与向量代数。第九章第五节不考方程组的情形,第十章二重积分为止,第十二章的级数中不考傅里叶级数;

线性代数:数学一用的参考教材是同济五版线性代数,1-5章:行列式、矩阵及其运算、矩阵的初等变换及其方程组、向量组的线性相关性、相似矩阵及二次型。数三不考向量组的线性相关性中的向量空间,线性方程组跟空间解析几何结合的问题;

概率与数理统计的内容包括: 1、概率论的基本概念2、随机变量及其分布3、多维随机变量及其分布4、随机变量的数字特征5、大数定律及中心极限定理6、样本及抽样分布7、参数估计,其中数三的同学不考参数估计中的区间估计。