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碩士研究生入學(xué)考試數(shù)學(xué)一考前預(yù)測

時間:2021-10-02 15:53:56 考研數(shù)學(xué) 我要投稿

2008年碩士研究生入學(xué)考試數(shù)學(xué)一考前預(yù)測

(重點知識點、重點題型)

2008年碩士研究生入學(xué)考試數(shù)學(xué)一考前預(yù)測

重點知識點

對應(yīng)題型

題型等級

數(shù)列極限與函數(shù)極限

1、型等七中待定型的極限

★★★★★

2、已知某些極限求其中的某些參數(shù)

★★★

導(dǎo)數(shù)與微分

1、隱函數(shù)求導(dǎo)

★★

2、參數(shù)式求導(dǎo)

★★★

3、變限積分求導(dǎo)數(shù)

★★★★

4、求切線斜率、切線方程和法線

★★★

中值定理及其應(yīng)用

1、不等式的證明

★★★★★

2、零點問題

★★★★★

3、有關(guān)函數(shù)與導(dǎo)數(shù)的關(guān)系

★★★

4、泰勒公式的應(yīng)用

★★★

函數(shù)單調(diào)性、極值、凹凸性、拐點、漸近線、曲率

1、單調(diào)性與極值

★★★

2、增量、導(dǎo)數(shù)與微分的關(guān)系

★★★

3、凹凸性與拐點

★★

4、漸近線

★★

定積分與不定積分

1、不定積分與定積分的計算

★★★

2、利用積分和式求極限

★★★

3、定積分幾何、物理應(yīng)用

★★★

4、有關(guān)定積分、變限積分的證明題

★★★★★

多元函數(shù)的偏導(dǎo)數(shù)和全微分

1、求帶抽象函數(shù)記號的復(fù)合函數(shù)的偏導(dǎo)數(shù)或全微分

★★★★★

2、求方向?qū)?shù)、梯度、散度、旋度

★★★★

二重積分與三重積分的概念、性質(zhì)、計算和應(yīng)用

1、選用適當(dāng)方法計算二重積分

★★★★★

2、三重積分在球面坐標(biāo)與柱面坐標(biāo)中的計算

★★★★

3、化多重積分為定積分

★★★★

兩類曲線積分的概念、性質(zhì)及計算

1、兩類曲面積分的計算

★★★★

2、利用對稱性、輪換對稱性化簡

★★★★

3、用高斯公式或加減曲面片高斯高斯公式法

★★★★★

數(shù)項級數(shù)與冪級數(shù)

1、已知某抽象數(shù)項級數(shù)的斂散性,討論與此有關(guān)的另一些級數(shù)的斂散性

★★★★★

2、通項由某些條件給出,討論該級數(shù)的斂散性

★★★★

3、求冪級數(shù)的收斂域與和函數(shù)

★★★★★

4、求傅里葉系數(shù)或傅里葉級數(shù)

★★★

一階及可降階的高階微分方程

1、一階5中類型求解

★★★★★

2、二階可降階3中類型求解

★★★★

3、二階及高階常系數(shù)線性齊次方程與非齊次方程3中類型求解

★★★★★

矩陣

1、矩陣的初等變換、初等陣、矩陣的秩

★★★

2、可逆矩陣的判別

★★★★

3、行列式、伴隨矩陣有關(guān)計算

★★★

向量組的線性相關(guān)與線性無關(guān)

1、向量的線性表出

★★★★

2、向量組線性相關(guān)性的判別或證明

★★★★★

3、求向量組的極大想無關(guān)組及向量組的秩

★★★★★

線性方程組解的性質(zhì)和解的結(jié)構(gòu)

1、判別齊次、非齊次方程組的解的情況

★★★★

2、求解線性齊次方程組的基礎(chǔ)解系和通解

★★★★★

矩陣的特征值和特征向量的概念、性質(zhì)

1、求矩陣的特征值、特征向量

★★★★★

2、矩陣的相似對角化

★★★★

3、實對稱矩陣的相似對角

★★★★★

二次型

1、化二次型為標(biāo)準(zhǔn)形、規(guī)范形

★★★★

2、二次型的正定性的判別與證明

★★★★

隨機(jī)變量及其分布

1、一維連續(xù)型隨機(jī)變量及隨機(jī)變量函數(shù)的分布函數(shù)、概率密度

★★★★

2、二維連續(xù)型隨機(jī)變量的概率密度、邊緣密度和條件密度

★★★★★

3、有關(guān)多維隨機(jī)變量概率分布的計算

★★★★

4、隨機(jī)變量的獨立性和不相關(guān)性

★★★★

隨機(jī)變量的數(shù)字特征

隨機(jī)變量的期望與方差

★★★★★

矩估計法

求參數(shù)的矩估計量或估計量的數(shù)字特征

★★★★

最大似然估計法

求參數(shù)的最大似然估計量或估計量的數(shù)字特征

★★★★★