清华大学经济学考研数学经验分享.doc

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1、清华大学经济学考研数学经验分享   背景:一战北大,败;二战清华,成。  政治:70+0,英语一:50+0,数学三:150-0,专业课:130+0,总分400,学过数学极限的人都明白此种表述方法。  数学和经济学专业课分数比较满意,所以就说说这个给后来人听,政治一般个水平,似乎没什么好说的,英语则可以忽略了,险些栽在这个科目上。  数学经验:  09年考试主要是用的大学期间的教材和从同学那借来的07年的陈文灯老师的黄皮书,都是正版,看得比较惬意,李永乐老师的书在网上买了本盗版,到手之后实在惨不忍睹,那个印刷的质量翻开就想合上,因此基本没有看过,不是过李的书不好,而是我贪图便宜买了不好的东西

2、。从开始复习到考试只四个月时间,最后数三考了120多,还算比较满意。  10年是只新买了本10年新版陈文灯教材,其余书则是沿用上次的。个人感觉不同年份的书内容几乎一样,若大纲没有大的动作,辅导书基本上也不会变化,所以手头紧张的同学不必一味求新,去旧书摊上淘几本足矣。  数三包括三部分内容:微积分(精简版高等数学)、线性代数、概率论与数理统计。  复习顺序我是微积分—-概率统计——线性代数,因为前两者关系比较紧密,概率中的密度函数、分布函数中要用到微积分、二维随机向量部分要用到二重积分的知识,将这两门连续地复习可以保证内容上的连贯性,若是中间横插了代数,到概率的时候积分的内容可能已经忘了些,

3、效果上不太好.代数的内容相对比较独立,于那两门关系不大,而且它里面概念比较多,对记忆要求较高,因此我将它放在最后复习.  微积分:核心是极限,各种求极限的方法一定要熟悉且熟练,基本上要做到战无不克的地步,这样数学才有希望逼近150。当然,如果不定这么高的目标,那要求自然可以降低些.我在复习时在极限这一部分停留了很长时间,在这一过程中我又将高中的数学教材找出来翻了翻,因为初等函数的性质在考研中是默认你很熟练的,比如对数和反三角函数的一些性质,如果忘了要回去看看,不要怕耽误时间,不把初等函数搞清,后面很难进行。高等数学的脉络大致是这样的:  极限—-导数、微分—-不定积分,定积分……  一维—

4、—偏导、全微——二重积分……  二维-—级数——微分、差分方程。  一维中导数和微分是一样的,它们都是由极限的定义引出来的,其实导数就是个极限等式。求导的公式要像吃饭使筷子一样熟练,最好把它们抄在一张纸上,每天看看.积分是微分的逆运算,微分熟悉,积分自然不在话下,不定积分与定积分由牛顿—莱布尼茨公式连接在一起,这样求不定的方法就可以用在求定这里,但定积分有一些特殊的计算方法,比如换元等等,至于广义积分,不过是在牛莱之后再算一个极限而已,没啥技术含量.积分的公式和微分是一样的,只不过是倒过来而已。有一些常用到的、不属于基本公式里的公式要记住,比如tanX、secX、X平方加减a平方的平方根倒

5、数的积分、sinX的n次幂的定积分,圆的积分等等。  二维和一维差不多,扩展了些内容,偏导和全微不过是前者将非目标变量视作常数,后者不这么干而已.二重积分主要是变换积分次序,在这里对初等函数的把握就很重要了,因为积分区域是要靠画图才能看得直观,如果到这突然发现lnX、arctanX曲线画不出来,那赶快捡起高中课本,不然后果很惨很惨地~~  级数部分和数列极限关联比较大,前者是和的极限,后者是通项的极限,不要弄混淆了。{a}和a,不一样的。这里要复习一下数列的知识,特别是等比数列求和公式,这是基础。级数的内容就是折腾,将一个长长的式子合并成一个简单的函数,或者将一个函数展开成一个长长的式子。

6、还是如前面对付导数一样,把e、sin、cos、ln(1+x)、1/(1+x)、(1+x)的a次幂这几个公式抄下来,记住通项,用到的时候利用通项把前几项写出来就可以了。一般说来,题目最多让你写到第四项,大多数在前两项、三项写出之后就搞定了。  微分、差分方程,固定的套路,只需要站对队伍往里套。二次那个有三个公式,比较麻烦的是特解的求法,陈的书里写了算子法,虽然简单,但不建议用。大家还是规规矩矩地用教材中的方法好了,记的方法是根和x的个数是一样的,如果不是根,就是0个x,便不用乘;如果是一个根,就乘上一个x,两个根就乘两个x.  线性代数:行列式的计算方法,核心一点是将其化成三角阵,此处比较麻

7、烦,做题时要万分小心,实质是行和列之间的加减法,掌握好几个模型,一般不会错。  矩阵:关于各种矩阵的定义要搞懂,对称和三角阵是重点,前者在特征值与二次型那频频出现,后者是计算行列式的关键。矩阵有三种变化:转置、逆、伴随,公式大体相同,每个系列中特殊的一个要记住,转置的和等于和的转置、逆相乘等于单位矩阵、伴随相乘等于行列式。矩阵的等价由初等变换引出,左乘行右乘列,性质就是秩相等。矩阵的乘法比较麻烦,细心一点就成。至于矩阵的

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