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考研数学需要掌握的哪些得分技巧

2021-06-25 10:05:01 考研资讯 访问手机版

  考研数学需要掌握的哪些得分技巧

  考生们在进行考研数学的复习时,需要掌握的得分技巧有很多。。小编为大家精心准备了考研数学需要掌握的得分秘诀,欢迎大家前来阅读。

  考研数学需要掌握的得分方法

  第一、分步得分。考研数学试卷中的解答题是按步骤给分的。在考研试卷中,80%的题目是考查基础的,所以大部分考生的情况是,题目有思路会做,但是由于当中计算失误,导致最后的答案是错的。或是会做,但是缺少必要关键的步骤,也不能拿满分,这就是我们平时遇见的“会而不对,对而不全”的老大难问题。纠正这一错误的做法是:要求考生在平时做题时,认真书写解题过程,注意表达要准确、逻辑要紧密、书写要规范,防止被扣分。

  第二、缺步答题。若是遇到一个很困难的问题,实在是不能完全做出来。一个聪明的解题策略是,将它们分解成一个个的小问题,先解决问题的一部分,能解决多少就解决多少,能写多少就写多少,尽量不要空白。尤其是一些解题思路比较固定的题目,若是重要的'步骤写出来后,虽然结论没有得出,但是分数却可以拿到一半以上,这确实是一个不错的主意。

  第三、跳步答题。解题时有思路,但是发现做在一半卡壳了。一般是有两种情况,一是某个知识点或性质忘记了,对于这种情况静下心来捋一下这块的内容,看看会用到哪个知识点。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。

  考研数学复习重点:高数定理证明之微积分基本定理

  该部分包括两个定理:变限积分求导定理和牛顿-莱布尼茨公式。

  变限积分求导定理的条件是变上限积分函数的被积函数在闭区间连续,结论可以形式地理解为变上限积分函数的导数为把积分号扔掉,并用积分上限替换被积函数的自变量。注意该求导公式对闭区间成立,而闭区间上的导数要区别对待:对应开区间上每一点的导数是一类,而区间端点处的导数属单侧导数。花开两朵,各表一枝。我们先考虑变上限积分函数在开区间上任意点x处的导数。一点的导数仍用导数定义考虑。至于导数定义这个极限式如何化简,笔者就不能剥夺读者思考的权利了。单侧导数类似考虑。

  “牛顿-莱布尼茨公式是联系微分学与积分学的桥梁,它是微积分中最基本的公式之一。它证明了微分与积分是可逆运算,同时在理论上标志着微积分完整体系的形成,从此微积分成为一门真正的学科。”这段话精彩地指出了牛顿-莱布尼茨公式在高数中举足轻重的作用。而多数考生能熟练运用该公式计算定积分。不过,提起该公式的证明,熟悉的考生并不多。

  该公式和变限积分求导定理的公共条件是函数fx在闭区间连续,该公式的另一个条件是Fx为fx在闭区间上的一个原函数,结论是fx在该区间上的定积分等于其原函数在区间端点处的函数值的差。该公式的证明要用到变限积分求导定理。若该公式的条件成立,则不难判断变限积分求导定理的条件成立,故变限积分求导定理的结论成立。

  注意到该公式的另一个条件提到了原函数,那么我们把变限积分求导定理的结论用原函数的语言描述一下,即fx对应的变上限积分函数为fx在闭区间上的另一个原函数。根据原函数的概念,我们知道同一个函数的两个原函数之间只差个常数,所以Fx等于fx的变上限积分函数加某个常数C。万事俱备,只差写一下。将该公式右侧的表达式结合推出的等式变形,不难得出结论。

  考研数学冲刺的复习问题

  一、忽略对概念的理解

  概念几乎是一切数学解题的基础,有同学在平时复习中只注重概念的死记硬背,却忽略了对概念的理解。另外,数学概念众多,久而久之就会出现概念混乱,概念一旦出错,解题就会出现问题。

  二、基本公式理解掌握频出错

  基本公式理解和掌握不好,几乎很多同学都会犯这个毛病,基本公式的掌握程度直接表现出考生平时做题的多少,光凭死记硬背是不能加深印象的,一些对基本公式理解和掌握好的同学,必然是通过长时间的训练巩固来的。

  三、做题少计算能力差

  针对这个问题,有人认为是做题太少的问题,这是习惯问题,而且是一种从小就养成的马虎习惯造成的。例如平时做题,有些计算不愿动笔,直接用脑计算,这样势必会有记忆错误的时候,告诫同学们:好记性不如烂笔头。

  四、综合性试题知识点分析不到位

  对于考查多个知识点的综合性试题,考生往往解答的不好,做不完整,得高分的很少。这是典型的对各章节知识融合的能力不够所致,说明学生在冲刺阶段的复习出现了问题。

  五、解决实际应用问题的能力弱

  对于经济、生产、生活中的实际问题,要根据所学的基本概念和基本理论进行分析判断,抽象出数学模型才能获得解决。这是很多考生的弱点,因此得分率较低。