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發(fā)布時(shí)間: 2016年03月25日

考研數(shù)三題型一覽表

新東方考研精品課0元免費(fèi)學(xué)
科目 大綱章節(jié) 知識點(diǎn) 題型 重要度等級
高等數(shù)學(xué) 第一章 函數(shù)、極限、連續(xù) 等價(jià)無窮小代換、洛必達(dá)法則、泰勒展開式 求函數(shù)的極限 ★★★★★
函數(shù)連續(xù)的概念、函數(shù)間斷點(diǎn)的類型 判斷函數(shù)連續(xù)性與間斷點(diǎn)的類型 ★★★
第二章 一元函數(shù)微分學(xué) 導(dǎo)數(shù)的定義、可導(dǎo)與連續(xù)之間的關(guān)系 按定義求一點(diǎn)處的導(dǎo)數(shù),可導(dǎo)與連續(xù)的關(guān)系 ★★★★
函數(shù)的單調(diào)性、函數(shù)的極值 討論函數(shù)的單調(diào)性、極值 ★★★★
閉區(qū)間上連續(xù)函數(shù)的性質(zhì)、羅爾定理、拉格朗日中值定理、柯西中值定理和泰勒定理 微分中值定理及其應(yīng)用 ★★★★★
第三章 一元函數(shù)積分學(xué) 積分上限的函數(shù)及其導(dǎo)數(shù) 變限積分求導(dǎo)問題 ★★★★★
定積分的應(yīng)用 用定積分計(jì)算幾何量 ★★★★
第四章 多元函數(shù)微積分學(xué) 隱函數(shù)、偏導(dǎo)數(shù)、全微分的存在性以及它們之間的因果關(guān)系 函數(shù)在一點(diǎn)處極限的存在性,連續(xù)性,偏導(dǎo)數(shù)的存在性,全微分存在性與偏導(dǎo)數(shù)的連續(xù)性的討論與它們之間的因果關(guān)系 ★★★
二重積分的概念、性質(zhì)及計(jì)算 二重積分的計(jì)算及應(yīng)用 ★★★★★
第五章 無窮級數(shù) 級數(shù)的基本性質(zhì)及收斂的必要條件,正項(xiàng)級數(shù)的比較判別法、比值判別法和根式判別法,交錯級數(shù)的萊布尼茨判別法 數(shù)項(xiàng)級數(shù)斂散性的判別 ★★★★★
第六章 常微分方程 一階線性微分方程、齊次方程,微分方程的簡單應(yīng)用 用微分方程解決一些應(yīng)用問題 ★★★★
線性代數(shù) 第一章 行列式 行列式的運(yùn)算 計(jì)算抽象矩陣的行列式 ★★
第二章 矩陣 矩陣的運(yùn)算 求矩陣高次冪等 ★★★
矩陣的初等變換、初等矩陣 與初等變換有關(guān)的命題 ★★★★★
第三章 向量 向量組的線性相關(guān)及無關(guān)的有關(guān)性質(zhì)及判別法 向量組的線性相關(guān)性 ★★★★★
線性組合與線性表示 判定向量能否由向量組線性表示 ★★★★
第四章 線性方程組 齊次線性方程組的基礎(chǔ)解系和通解的求法 求齊次線性方程組的基礎(chǔ)解系、通解 ★★★★
第五章 矩陣的特征值和特征向量 實(shí)對稱矩陣特征值和特征向量的性質(zhì),化為相似對角陣的方法 有關(guān)實(shí)對稱矩陣的問題 ★★★★★
相似變換、相似矩陣的概念及性質(zhì) 相似矩陣的判定及逆問題 ★★★★
第六章 二次型 二次型的概念 求二次型的矩陣和秩 ★★
合同變換與合同矩陣的概念 判定合同矩陣 ★★
概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì) 第一章 隨機(jī)事件和概率 概率的加、減、乘公式 事件概率的計(jì)算 ★★★
第二章 隨機(jī)變量及其分布 常見隨機(jī)變量的分布及應(yīng)用 常見分布的逆問題 ★★
第三章 多維隨機(jī)變量及其分布 二維離散型隨機(jī)變量的分布 二維離散型隨機(jī)變量的分布 ★★★★★
二維連續(xù)型隨機(jī)變量的聯(lián)合概率密度、邊緣概率密度和條件概率密度 二維連續(xù)型隨機(jī)變量的聯(lián)合概率密度、邊緣概率密度和條件概率密度的計(jì)算 ★★★★★
第四章 隨機(jī)變量的數(shù)字特征 兩個(gè)隨機(jī)變量函數(shù)的分布 二維隨機(jī)變量函數(shù)的分布 ★★★★★
第五章 大數(shù)定律和中心極限定理 隨機(jī)變量的獨(dú)立性和不相關(guān)性 隨機(jī)變量的獨(dú)立性 ★★★
第六章 數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本概念 常用統(tǒng)計(jì)量 求統(tǒng)計(jì)量的分布和數(shù)字特征 ★★★
第七章 參數(shù)估計(jì) 矩估計(jì)和最大似然估計(jì) 求參數(shù)的矩估計(jì)和最大似然估計(jì) ★★★★

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