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2016考研初試臨近,老師深入研究2016年數(shù)學考試大綱,并結(jié)合考研數(shù)學的命題趨勢及特點,在經(jīng)過反復錘煉之后,分析總結(jié)知識要點,為廣大考研學子潛心搜集整理了最新信息和多方面精華資料,進一步對當年的考研數(shù)學命題進行預測,幫助考生把握出題重中之重。
科目 | 大綱章節(jié) | 知識點 | 題型 | 重要度等級 |
高等數(shù)學 | 第一章 函數(shù)、極限、連續(xù) | 等價無窮小代換、洛必達法則、泰勒展開式 | 求函數(shù)的極限 | ★★★★★ |
函數(shù)連續(xù)的概念、函數(shù)間斷點的類型 | 判斷函數(shù)連續(xù)性與間斷點的類型 | ★★★ | ||
第二章 一元函數(shù)微分學 | 導數(shù)的定義、可導與連續(xù)之間的關系 | 按定義求一點處的導數(shù),可導與連續(xù)的關系 | ★★★★ | |
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用 | ★★★★★ | ||
第三章 一元函數(shù)積分學 | 積分上限的函數(shù)及其導數(shù) | 變限積分求導問題 | ★★★★★ | |
定積分的應用 | 用定積分計算幾何量 | ★★★★ | ||
第四章 多元函數(shù)微積分學 | 隱函數(shù)、偏導數(shù)、全微分的存在性以及它們之間的因果關系 | 函數(shù)在一點處極限的存在性,連續(xù)性,偏導數(shù)的存在性,全微分存在性與偏導數(shù)的連續(xù)性的討論與它們之間的因果關系 | ★★★ | |
二重積分的概念、性質(zhì)及計算 | 二重積分的計算及應用 | ★★★★★ | ||
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,微分方程的簡單應用 | 用微分方程解決一些應用問題 | ★★★★ | |
線性代數(shù) | 第一章 行列式 | 行列式的運算 | 計算抽象矩陣的行列式 | ★★ |
第二章 矩陣 | 矩陣的運算 | 求矩陣高次冪等 | ★★★ | |
矩陣的初等變換、初等矩陣 | 與初等變換有關的命題 | ★★★★★ | ||
第三章 向量 | 向量組的線性相關及無關的有關性質(zhì)及判別法 | 向量組的線性相關性 | ★★★★★ | |
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解系和通解的求法 | 求齊次線性方程組的基礎解系、通解 | ★★★★ | |
第五章 矩陣的特征值和特征向量 | 實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 | 有關實對稱矩陣的問題 | ★★★★★ | |
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 | 第一章 隨機事件和概率 | 概率的加、減、乘公式 | 事件概率的計算 | ★★★ |
第二章 隨機變量及其分布 | 常見隨機變量的分布及應用 | 常見分布的逆問題 | ★★ | |
第三章 多維隨機變量及其分布 | 二維離散型隨機變量的分布 | 二維離散型隨機變量的分布 | ★★★★★ | |
二維連續(xù)型隨機變量的聯(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算 | ★★★★★ | ||
第四章 隨機變量的數(shù)字特征 | 兩個隨機變量函數(shù)的分布 | 二維隨機變量函數(shù)的分布 | ★★★★★ | |
第五章 大數(shù)定律和中心極限定理 | 隨機變量的獨立性和不相關性 | 隨機變量的獨立性 | ★★★ | |
第六章 數(shù)理統(tǒng)計的基本概念 | 常用統(tǒng)計量 | 求統(tǒng)計量的分布和數(shù)字特征 | ★★★ | |
第七章 參數(shù)估計 | 矩估計和最大似然估計 | 求參數(shù)的矩估計和最大似然估計 | ★★★★ |
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