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2019考研数学大纲分析:试卷结构及后续复习备考建议

时间:2019-02-02     编辑:考研资源网  所属栏目: 考研大纲

2019考研数学大纲已公布,以下内容是试卷分值、考试时间、答题方式、试卷内容结构以及提醒结构等信息,同时提供后续复习建议,供大家参考。

一、 2019考研数学大纲分析

(一)试卷满分及考试时间

各试卷满分均为150分,考试时间均为180分钟。

(二)答题方式

答题方式为闭卷、笔试。

(三)试卷内容结构

1.数一、三(高等数学56%.线性代数22%.概率论与数理统计22%);

2.数二 (高等数学78%.线性代数22%)。

(四)试卷题型结构

1.单选题,共8小题,每题4分,共32分;

2.填空题,共6小题,每题4分,共24分;

3.解答题(包括证明题),共9小题,共94分。

二、后续复习备考建议

(一)9月中旬-10月初,认真整理强化班内容

首先整理讲过的知识点、解题方法、解题规律、易错点、解题技巧。其次把讲义上的例题认真做一遍,确保课堂所讲每个知识点,每个例题都能理解,掌握和运用。

(二)10月初—11月底,做历年真题。 注意:

1、找个安静的地点,无人打扰,严格控制时间,不带任何参考资料,独立完成。每套真题控制时间在120分钟。(正规考试时间180分钟,但是部分真题课堂讲过)。

2、计算每套真题得分,总结哪些题做得比较好(后续复习少用些时间),哪些题由于粗心导致失分(重新做一遍,提高计算能力),哪些题根本就没有思路(看讲义,翻课本,看答案解析,认真复习)。

3、每周建议做2-3套,把同一知识点相关的真题放在一起分析研究,关注异同,整理方法,总结技巧。

4、数一学生也要做数二、三的真题,数二、数三学生也要做数一、数三和数一、数二的真题,数二的概率不看。(很多年份,数一的真题稍微变动会成为数二,数三的真题,数二、三真题稍微变形成为数一真题,甚至解题的方法、思路都不变)。

(三)12月初-考试结束

整理错题,回归基本概念,性质,公式和定理,配合5套左右模拟题,合理安排做题时间,做题顺序,调整心态,沉着应战。

三、属于自己特有的考点要引起高度重视

从这几年的考研真题不难看出,每年数学试卷上都有几道专属自己的考试内容,例如2018年数学一考查到切平面方程、假设检验、曲线积分曲面积分(这些考点均只有数一要求)。数学二考到了曲率(数一、数二要求),数学三考到了差分方程、经济应用(只数三要求)。为了让大家区分哪些考点属于自己卷种特有的考试范围,特附大纲考试区别如下。

高等数学部分

1.函数极 限连续。数一.二.三考试内容一样。

2.一元函数微分学。

其中导数应用;(1)曲率、曲率半径,只有数一,数二要求。(2)在经济学中的应用只数三要求。

3.一元函数积分学

其中定积分的应用:(1)平面曲线弧长,旋转体侧面积,定积分在物理中的应用只有数一.数二要求。(2)在经济学中的应用只数三要求。

4.向量代数和空间解析几何只数一要求;

5.多元函数微分学

其中在几何上的应用只数一要求。

6.多元函数积分学

其中三重积分.曲线积分.曲面积分只数一要求。

7.无穷级数(只数一.数三要求)

其中傅里叶级数只数一要求

8.常微分方程(区别较大,分别附下)

数一:常微分方程的基本概念;变量可分离的微分方程;齐次微分方程;一阶线性微分方程 ;伯努利(Bernoulli)方程;全微分方程;可用简单的变量代换求解的某些微分方程;可降阶的高阶微分方程;线性微分方程解的性质及解的结构定理;二阶常系数齐次线性微分方程;高于二阶的某些常系数齐次线性微分方程;简单的二阶常系数非齐次线性微分方程;欧拉(Euler)方程;微分方程的简单应用。

数二:常微分方程的基本概念;变量可分离的微分方程;齐次微分方程 一阶线性微分方程;可降阶的高阶微分方程;线性微分方程解的性质及解的结构定理;二阶常系数齐次线性微分方程;高于二阶的某些常系数齐次线性微分方程;简单的二阶常系数非齐次线性微分方程;微分方程的简单应用

数三:常微分方程的基本概念;变量可分离的微分方程;齐次微分方程;一阶线性微分方程;线性微分方程解的性质及解的结构定理 二阶常系数齐次线性微分方程及简单的非齐次线性微分方程;差分与差分方程的概念;差分方程的通解与特解;一阶常系数线性差分方程 微分方程的简单应用。

线性代数部分

数一.数二.数三考试内容基本无区别,除了向量空间,n维向量空间的基变换和坐标变换,规范正交基,过渡矩阵(这些内容只数一要求)。

概率论与数理统计部分

数一、数三考试内容基本无区别,除估计量的评选标准,区间估计,假设检验(这些内容只数一要求)。

数学在考研初试中还算是有一定的难度,各位备考的小伙伴们一定要在拿到大纲后及时的进行相关的准备与分析,尤其是要多看一些关于大纲解析的素材与文章。

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