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2019考研数学复习技巧 微积分有哪些备考攻略

时间: 析娜1196 分享

  提起数学,想必很多同学都是又爱又恨。在考研科目中,数学可谓是很难提高的一颗=科,有哪些备考技巧呢?可以让你快速提高分数。 今天小编在这分享一些2019考研数学复习技给大家,欢迎大家阅读!

  备考技巧

  一、分段得分

  对于同一道题目,有的人理解得深,有的人理解得浅,有的人解决得多,有的人解决得少。为了区分这种情况,阅卷评分办法是懂多少知识就给多少分。这种方法我们叫它“分段评分”,或者“踩点给分”——踩上知识点就得分,踩得多就多得分。

  鉴于这一情况,考试中对于难度较大的题目采用“分段得分”的策略实为一种高招儿。“分段得分”的基本精神是,会做的题目力求不失分,部分理解的题目力争多得分。

  1.对于会做的题目,要解决“会而不对,对而不全”这个老大难问题。有的考生拿到题目,明明会做,但最终答案却是错的——会而不对。有的考生答案虽然对,但中间有逻辑缺陷或概念错误,或缺少关键步骤——对而不全。因此,会做的题目要特别注意表达的准确、考虑的周密、书写的规范、语言的科学,防止被“分段扣点分”。对于考生会做的题目,阅卷老师则更注意找其中的合理成分,分段给点分,所以“做不出来的题目得一二分易,做得出来的题目得满分难”。

  2.对绝大多数考生来说,更为重要的是如何从拿不下来的题目中分段得点分。有什么样的解题策略,就有什么样的得分策略。把你解题的真实过程原原本本写出来,就是“分段得分”的全部秘密。

  二、缺步解答

  如果遇到一个很困难的问题,确实啃不动,一个聪明的解题策略是,将它们分解为一系列的步骤,或者是一个个小问题,先解决问题的一部分,能解决多少就解决多少,能演算几步就写几步,尚未成功不等于失败。特别是那些解题层次明显的题目,或者是已经程序化了的方法,每进行一步得分点的演算都可以得分,最后结论虽然未得出,但分数却已过半,这叫“大题拿小分”,确实是个好主意。

  三、跳步答题

  解题过程卡在某一过渡环节上是常见的。这时,我们可以先承认中间结论,往后推,看能否得到结论。如果不能,说明这个途径不对,立即改变方向;如果能得出预期结论,就回过头来,集中力量攻克这一“卡壳处”。

  由于考试时间的限制,“卡壳处”的攻克来不及了,那么可以把前面的写下来,再写出“证实某步之后,继续有……”一直做到底,这就是跳步解答。

  也许,后来中间步骤又想出来,这时不要乱七八糟插上去,可补在后面,“事实上,某步可证明或演算如下”,以保持卷面的工整。若题目有两问,第一问想不出来,可把第一问作“已知”,“先做第二问”,这也是跳步解答。

  四、退步解答

  “以退求进”是一个重要的解题策略。如果你不能解决所提出的问题,那么,你可以从一般退到特殊,从抽象退到具体,从复杂退到简单,从整体退到部分,从较强的结论退到较弱的结论。总之,退到一个你能够解决的问题。为了不产生“以偏概全”的误解,应开门见山写上“本题分几种情况”。这样,还会为寻找正确的、一般性的解法提供有意义的启发。

  五、辅助解答

  一道题目的完整解答,既有主要的实质性的步骤,也有次要的辅助性的步骤。实质性的步骤未找到之前,找辅助性的步骤是明智之举,既必不可少又不困难。如:准确作图,把题目中的条件翻译成数学表达式,设应用题的未知数等。

  书写也是辅助解答。“书写要工整、卷面能得分”是说第一印象好会在阅卷老师的心理上产生光环效应:书写认真—学习认真—成绩优良—给分偏高。

  数学微积分复习技巧

  正确认识选择填空题的重要性

  根据微积分复习的重点和考试的趋势来看,选择填空题很重要。几大运算,一个是求极限运算,还有就是求导数,导数运算占了很大的比重,这是一个很重要的内容。

  当然,还有积分,基础还是要把基本积分类型基础搞清楚,定积分就是对称性应用。二重积分就是要分成两个累次积分。三大运算这是我们的基础,应该会算,算的概念比如说极限概念、导数概念、积分概念。

  考研数学要掌握三大主要函数

  考研数学中,微积分处理的对象有三大主要函数,第一是初等函数,这是最基础的。在初等函数的基础上对分段函数,在微积分的概念里都有分段函数,处理的一般方法应该掌握。还有就是研究生考试最常见的变限积分函数。这是我们经常遇到的三大基本函数。

  考研数学要抓住重点

  微积分复习内容很多,题型也多,灵活度也大。怎么办呢?这其中有一个调理办法,首先要看专业的辅导书或者听我们的系统的课程。老师给你提供帮助,给你一个比较系统的总结。每一个重点都要掌握,学会举一反三。

  从具体的题目来讲,基本运算是考试的重要内容。应用方面,无非是在工科强调物理应用,比如说旋转体的面积、体积等等。在经济里面的经济运用,弹性概念、边际是经济学的重要概念,包括经济的函数。

  还有一个更应该掌握的,比如集合、旋转体积应用面等等,大的题目都是在经济基础上延伸出的问题,只有数学学会了之后,才能处理数学模型。


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