考研数学备考复习重要知识点小汇总

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1、微积分  一、函数、极限、连续  1.函数的有界性、单调性、周期性和奇偶性   2.复合函数、反函数、分段函数和隐函数   3.基本初等函数的性质及其图形   4.数列极限与函数极限的定义及其性质   5.函数的左极限和右极限   6.无穷小量和无穷大量的概念及其关系   7.无穷小量的性质及无穷小量的比较   8.极限的四则运算 极限存在的两个准则:单调有界准则和夹逼准则   9.两个重要极限  10.函数连续的概念   11.函数间断点的类型   12.闭区间上连续函数的性质  二、一元函数微分学  1.导数和微分的概念  

2、2.函数的可导性与连续性之间的关系   3.平面曲线的切线和法线方程   4.导数和微分的四则运算  5.基本初等函数的导数   6.复合函数、反函数、隐函数数的微分法   7.高阶导数一阶微分形式的不变性   8.微分中值定理   9.洛必达(L’Hospital)法则   10.函数单调性、极值   11.函数图形的凹凸性、拐点及渐近线   12.函数的最大值与最小值   三、一元函数积分学  1.原函数和不定积分的概念,不定积分的基本性质   2.基本积分公式   3.定积分的概念和基本性质,定积分中值定理   4.积分上

3、限的函数及其导数   5.牛顿-莱布尼茨(Newton-Leibniz)公式   6.不定积分和定积分的换元积分法与分部积分法   7.反常(广义)积分   8.定积分的几何应用(平面图形的面积、旋转体的体积)  四、多元函数微积分学  1.二元函数的极限与连续的概念  2.多元函数的偏导数和全微分,全微分存在的必要条件和充分条件  3.多元复合函数、隐函数的求导法  4.二阶偏导数   5.多元函数的极值和条件极值   6.多元函数的最大值、最小值及其简单应用  7.二重积分的概念、性质、计算   五、无穷级数  1.常数项级

4、数的收敛与发散的概念,收敛级数的和的概念   2.级数收敛的基本性质与收敛的必要条件   3.几何级数与级数及其收敛性   4.正项级数收敛性的判别法   5.交错级数与莱布尼茨定理   6.任意项级数的绝对收敛与条件收敛   7.幂级数及其收敛半径、收敛区间(指开区间)和收敛域   8.幂级数在其收敛区间内的基本性质  9.简单幂级数的和函数的求法   10.初等函数的幂级数展开式  六、常微分方程与差分方程  1.变量可分离的微分方程   2.齐次微分方程   3.一阶线性微分方程   4.线性微分方程解的性质及解的结构定理

5、   5.二阶常系数齐次线性微分方程   6.简单的二阶常系数非齐次线性微分方程  7.差分方程的通解与特解   8.一阶常系数线性差分方程 线性代数  一、行列式  1.行列式的概念和基本性质   2.行列式按行(列)展开定理  二、矩阵  1.矩阵的线性运算、乘法运算  2.方阵的幂   3.方阵乘积的行列式   4.矩阵的转置   5.逆矩阵的概念和性质,矩阵可逆的充分必要条件   6.伴随矩阵   7.矩阵的初等变换,初等矩阵,矩阵的等价    8.矩阵的秩   9.分块矩阵及其运算  三、向量  1.向量的线性组合与线

6、性表示  2.向量组的线性相关与线性无关   3.向量组的极大线性无关组   4.等价向量组   5.向量组的秩   6.向量组的秩与矩阵的秩之间的关系   7.向量的内积   8.线性无关向量组的的正交规范化方法   四、线性方程组  1.线性方程组的克莱姆(Cramer)法则   2.齐次线性方程组有非零解的充分必要条件   3.非齐次线性方程组有解的充分必要条件   4.线性方程组解的性质和解的结构   5.齐次线性方程组的基础解系和通解   6.非齐次线性方程组的通解  五、矩阵的特征值和特征向量  1.矩阵的特征值和特

7、征向量的概念、性质  2.相似矩阵的概念及性质  3.矩阵可相似对角化的充分必要条件及相似对角矩阵  4.实对称矩阵的特征值、特征向量及其相似对角矩阵  六、二次型  1.合同变换与合同矩阵  2.二次型的秩,二次型的标准形和规范形  3.用正交变换和配方法化二次型为标准形  4.二次型及其矩阵的正定性考研数学概率复习重点归纳 考研数学的概率部分也是考查的重点所在,下面万学海文的数学考研辅导专家将概率中的复习重点逐一归纳如下,以方便2011年的考生对照复习。  一、随机事件与概率  重点难点:  重点:概率的定义与性质,条件概率

8、与概率的乘法公式,事件之间的关系与运算,全概率公式与贝叶斯公式  难点:随机事件的概率,乘法公式、全概率公式、Bayes公式以及对贝努利概型的事件的概率的计算  常考题型:  (1)事件关系与概率的性质  (2)古典概型与几何概型  (3)乘法公式和条件概率公式

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