2007年考研數(shù)學(xué)一大綱變化詳解

數(shù)學(xué)一

　　試卷結(jié)構(gòu)：

　　內(nèi)容比例：

　　高等數(shù)學(xué)由原來的“約60%”變?yōu)?007年的“約56%” ，線性代數(shù)由原來的“約20%”變?yōu)?007年的“約22%”，概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)由原來的“約20%”變?yōu)?007年的“約22%”

　　題型比例：

　　填空題與選擇題由原來的“約40%”變?yōu)?007年的“約45%”，解答題（包括證明題）由原來的“約60%” 變?yōu)?007年的“約55%”

　　高等數(shù)學(xué)

　　一、函數(shù)、極限、連續(xù)

　　考試要求：

　　8、由原來的“理解無窮小、無窮大的概念，掌握無窮小的比較方法，會(huì)用等價(jià)無窮小求極限”變?yōu)?007年的“理解無窮小量、無窮大量的概念，掌握無窮小量的比較方法，會(huì)用等價(jià)無窮小量求極限”

　　二、一元函數(shù)微分學(xué)

　　考試要求：

　　7、由原來的“掌握函數(shù)的最大值和最小值的簡單應(yīng)用”變?yōu)?007年的“掌握函數(shù)的最大值和最小值的應(yīng)用”

　　三、一元函數(shù)積分學(xué)

　　考試內(nèi)容：

　　刪去2006年大綱中的“用定積分表達(dá)和計(jì)算質(zhì)心”

　　六、多元函數(shù)積分學(xué)

　　考試內(nèi)容：

　　由原來的“已知全微分求原函數(shù)”變?yōu)?007年的“二元函數(shù)全微分的原函數(shù)”

　　考試要求：

　　5、由原來的“會(huì)求全微分的原函數(shù)”變?yōu)?007年的“會(huì)求二元函數(shù)全微分的原函數(shù)”

　　6、由原來的“會(huì)用高斯公式、斯托克斯公式計(jì)算曲面、曲線積分”變?yōu)?007年的“掌握用高斯公式計(jì)算曲面積分的方法、并會(huì)用斯托克斯公式計(jì)算曲線積分”

　　七、無窮級數(shù)

　　考試要求：

　　5、由原來的“絕對收斂與條件收斂的關(guān)系”變?yōu)?007年的“絕對收斂與收斂的關(guān)系”

　　7、由原來的“逐項(xiàng)微分”變?yōu)?007年的“逐項(xiàng)求導(dǎo)”

　　八、常微分方程

　　考試內(nèi)容：

　　由原來的“變量可分離的方程”變?yōu)?007年的“變量可分離的微分方程”

　　線性代數(shù)

　　二、矩陣

　　考試要求：

　　4、由原來的“掌握矩陣的初等變換”變?yōu)?007年的“理解矩陣初等變換的概念”

　　三、向量

　　考試要求：

　　3、由原來的“了解向量組的極大線性無關(guān)組和向量組的秩的概念”變?yōu)?007年的“理解向量組的極大線性無關(guān)組和向量組的秩的概念”

　　五、矩陣的特征值和特征向量

　　考試要求：

　　2、由原來的“了解相似矩陣的概念、性質(zhì)及矩陣可相似對角化的充分必要條件”變?yōu)?007年的“理解相似矩陣的概念、性質(zhì)及矩陣可相似對角化的充分必要條件”

　　概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)

　　二、隨機(jī)變量及其分布

　　（一）隨機(jī)事件和概率

　　考試內(nèi)容：

　　由原來的“隨機(jī)變量及其概率分布”變?yōu)?007年的“隨機(jī)變量”

　�。ㄈ�）多維隨機(jī)變量及其概率分布

　　考試內(nèi)容：

　　由原來的“隨機(jī)變量的獨(dú)立性和相關(guān)性”變?yōu)?007年的“隨機(jī)變量的獨(dú)立性和不相關(guān)性”。由原來的“常用二維隨機(jī)變量的概率分布”變?yōu)?007年的“常用二維隨機(jī)變量的分布”

　�。ㄋ模╇S機(jī)變量的數(shù)字特征

　　考試要求：

　　2、由原來的“會(huì)根據(jù)隨機(jī)變量的概率分布求其函數(shù)的數(shù)學(xué)期望”變?yōu)?007年的“會(huì)求隨機(jī)變量函數(shù)的數(shù)學(xué)期望”

　�。�六）數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本概念

　　考試內(nèi)容：

　　由原來的“正態(tài)總體的某些常用抽樣分布”變?yōu)?007年的“正態(tài)總體的常用抽樣分布”

　　考試要求：

　　3、由原來的“了解正態(tài)總體的某些常用抽樣分布”變?yōu)?007年的“了解正態(tài)總體的常用抽樣分布

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