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2017考研數(shù)學大綱解析與后續(xù)復習規(guī)劃

2016年08月26日11:19    來源:文都教育    手機看新聞

  2017考研數(shù)學大綱終於浮出水面,今年的數(shù)學大綱較往年相比,沒有任何變化,大家隻需按照自己既定的復習計劃,一步步去執(zhí)行。與此同時,為了使大家的復習備考更加順利,特做如下提醒﹔

  一. 2017考研數(shù)學大綱分析

  (一)試卷滿分及考試時間

  各卷種試卷滿分均為150分,考試時間均為180分鐘。

  答題方式

  答題方式為閉卷、筆試。

  試卷內(nèi)容結構

  1.數(shù)一、三(高等數(shù)學56%.線性代數(shù)22%.概率論與數(shù)理統(tǒng)計22%)﹔

  2.數(shù)二 (高等數(shù)學78%.線性代數(shù)22%)。

  試卷題型結構

  1.單選題,共8小題,每題4分,共32分;

  2.填空題,共6小題,每題4分,共24分;

  3.解答題(包括証明題),共9小題,共94分。

2017考研數(shù)學大綱解析與后續(xù)復習規(guī)劃

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  (二)屬於自己特有的考試范圍需要引起注意

  高等數(shù)學中旋度考點隻有數(shù)一要求,概率統(tǒng)計中區(qū)間估計隻數(shù)一要求,結果在2016年數(shù)一試卷中均考到旋度和區(qū)間估計。

  高等數(shù)學中的一元函數(shù)微分學在經(jīng)濟中的應用隻有數(shù)三要求,這個知識點在近11年考過7次,分別為2016(10分),2015(10分),2014(4分)2013(10分),2010(4分),2009(4分),2007(4分)。

  為了讓大家區(qū)分哪些考點屬於自己卷種特有的考試范圍,特附大綱考試區(qū)別如下﹔

  高等數(shù)學部分

  1.函數(shù)極限連續(xù)。數(shù)一.二.三考試內(nèi)容一樣。

  2.一元函數(shù)微分學。

  其中導數(shù)應用﹔(1)曲率.曲率半徑,隻有數(shù)一.數(shù)二要求。(2)在經(jīng)濟學中的應用隻數(shù)三要求。

  3.一元函數(shù)積分學

  其中定積分的應用:(1)平面曲線弧長,旋轉體側面積,定積分在物理中的應用隻有數(shù)一.數(shù)二要求。(2)在經(jīng)濟學中的應用隻數(shù)三要求。

  4.向量代數(shù)和空間解析幾何隻數(shù)一要求﹔

  5.多元函數(shù)微分學

  其中在幾何上的應用隻數(shù)一要求。

  6.多元函數(shù)積分學

  其中三重積分.曲線積分.曲面積分隻數(shù)一要求。

  7.無窮級數(shù)(隻數(shù)一.數(shù)三要求)

  其中傅裡葉級數(shù)隻數(shù)一要求

  8.常微分方程(區(qū)別較大,分別附下)

  數(shù)一:常微分方程的基本概念﹔變量可分離的微分方程﹔齊次微分方程﹔一階線性微分方程 ﹔伯努利(Bernoulli)方程﹔全微分方程﹔可用簡單的變量代換求解的某些微分方程﹔可降階的高階微分方程﹔線性微分方程解的性質(zhì)及解的結構定理﹔二階常系數(shù)齊次線性微分方程﹔高於二階的某些常系數(shù)齊次線性微分方程﹔簡單的二階常系數(shù)非齊次線性微分方程﹔歐拉(Euler)方程﹔微分方程的簡單應用。

  數(shù)二:常微分方程的基本概念﹔變量可分離的微分方程﹔齊次微分方程 一階線性微分方程﹔可降階的高階微分方程﹔線性微分方程解的性質(zhì)及解的結構定理﹔二階常系數(shù)齊次線性微分方程﹔高於二階的某些常系數(shù)齊次線性微分方程﹔簡單的二階常系數(shù)非齊次線性微分方程﹔微分方程的簡單應用

  數(shù)三:常微分方程的基本概念﹔變量可分離的微分方程﹔齊次微分方程﹔一階線性微分方程﹔線性微分方程解的性質(zhì)及解的結構定理 二階常系數(shù)齊次線性微分方程及簡單的非齊次線性微分方程﹔差分與差分方程的概念﹔差分方程的通解與特解﹔一階常系數(shù)線性差分方程 微分方程的簡單應用。

  線性代數(shù)部分

  數(shù)一.數(shù)二.數(shù)三考試內(nèi)容基本無區(qū)別,除了向量空間,n維向量空間的基變換和坐標變換,規(guī)范正交基,過渡矩陣(這些內(nèi)容隻數(shù)一要求)。

  概率論與數(shù)理統(tǒng)計部分

  數(shù)一、數(shù)三考試內(nèi)容基本無區(qū)別,除估計量的評選標準,區(qū)間估計,假設檢驗(這些內(nèi)容隻數(shù)一要求)。

 








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