考研数学高分心得(4)
【来源:易教网 更新时间:2026-03-09】
1、认真分析考试大纲,抓住考试重点
考试大纲是最重要的备考资料,从历年的数学大纲来看,每年基本上不变,所以同学们可以先参考20xx年考研数学大纲,将大纲中要求的考点仔细梳理一下,一定要明确重点,不要在不太重要的内容和复杂的题目上投入太多精力。
而对于线性代数的重点考查对象一定要重视,例如,线性方程组的求解基本上每年都会以解答题的形式考查,矩阵的特征值、特征向量以及化成对角矩阵是考试频率最高的,也是较难的一类题目,这类问题的关键,所以平时复习要加强这类题型的训练。
另外,围绕向量的秩的考查也是考试的重点,大家在复习过程中一定要深刻理解它们的性质。
2、加强对基本概念、基本性质的理解
从历年试题看,线性代数主要考查考生对基本概念、性质的深入理解以及分析解决问题的能力,需要考生能够做到灵活地运用所学的知识,熟记一些解题方法去解决线性代数问题。
所以大家在复习过程中要准确理解线性代数的基本概念,基本性质,为了深刻记忆,同学们可以结合一些例题和练习题来训练,只要概念和方法理解准确到位,多做些相关题目,考试时碰到类似题目就一定能够轻松正确解答。
基础知识的复习主要是在基础阶段进行,也就是今年暑期之前,要特别指出的是在基础阶段的复习中,不要轻视对教材中一般习题的练习,一定要配合各章节内容做一定数量的习题,总结一般题型的解题方法与思路。在此过程中,不要过多地去追求复杂的题,要脚踏实地、全面仔细地复习,凡是考纲上有的内容,就不要遗漏。

这个阶段虽然涉及综合性、提高性题型不多,但基础打得好将为下阶段全面综合复习创造一个有利前提,而且,试卷中多数综合性、灵活性强的考题,其关键之处也在于考生是否能够适当运用有关的基本概念、性质和方法。
3、重视真题的训练
真题是最具有代表性的资料,因为线性代数考试内容和技巧比较单一,变化相对少,所以在考研真题题型中的重复率可以达到90%,因此我们要加强对历年真题的重视,尤其是近十五年的真题,总体来讲,做真题可以分两步。
第一步,做套题,这样一是可以检验复习的水平,发现概念和内容上不熟悉的地方,另外为真正的考试积累经验。第二步,按照章节分类解析,在第一步基础上,有些题目有可能会做错,把它们记下来,在进行各个章节专题训练时强化知识和方法。
最后,把近十五年的真题再研究一下,弄清楚常考的是哪些内容,把考试题型彻底熟悉,并且要会正确解答。一定不要过多的花时间去理解其它无关或者非重点内容。
4、回顾知识点,进行适当的模拟“实战”
冲刺阶段,需要回归教材,把课本再认真梳理一遍,查遗补漏,将知识明确化、系统化。另外,可以做几套模拟试卷。从知识点到做题思路,解题技巧,答题顺序等各个方面进行强化训练,千万不要做太难太偏的模拟题,不然会做无用功,甚至对考试失去信心,也起不到“实战”的价值。考前两天将重要公式回顾一遍。
通过完整的复习,形成最终的竞争力,考出最好的成绩。

考研数学高效复习的建议
一、避免杂乱无章、毫无头绪
大家可以把知识点系统归类到整体的知识框架中可以避免杂乱无章、毫无头绪的现象。大家在复习每一章时应将这一部分的知识点做系统的梳理。近年考试中高等数学的命题呈现出明显的规律性,如求极限、中值定理、函数极值、重积分的计算等,都是每年试题中都会设计命题的重要知识点。
这就要求大家在认真梳理考点的基础上着重对这些问题多下功夫彻底解决。此外,善于从做题中总结。高数题海无边,好多同学做很多题之后还是摸不到方向,新东方在线认为,主要症结还是在于没有在做题中认真总结方法、规律和技巧。这就要求大家在解题的时候遇到问题要及时总结归纳,熟练掌握各类重要题型解题的要领和关键。
二、线性代数抓好两条主线
线性代数复习总体而言需要抓好两条主线:一条主线是行列式、矩阵、向量组作为研究线性方程组的三大工具与线性方程组的解的关系以及它们之间的联系;另外一条抓显示特征值与特征向量、矩阵的对角化作为工具如何应用于二次型的标准化。
同学们在复习时必须在掌握各部分的基本概念、原理、性质的基础上明确知识点之间的内在联系,有条有理地全面掌握这一学科的重要内容。
三、概率论与数理统计知识点吃透
概率论与数理统计对基本概念、原理的深入理解以及分析解决问题的能力要求较高,所以大家首先要做好的就是根据最新考试大纲规定的内容,将概率论与数理统计的内容再细细梳理一遍,将基本概念、基本理论和基本方法结合一定的基本题练习彻底吃透,这样才能在题目形式千变万化的情况下把握“万变不离其宗”的本质,做到灵活应变。
专家提醒考生,大家要注意及时重要的公式、结论和一些对知识掌握和解题有帮助的规律,必定能使解题能力得到显着提高。
- 柴教员 化学
- 梁教员 西南民族大学 统计学
- 艾教员 电子科技大学 电磁场与无线技术
- 刘老师 尚无职称等级 历史 电磁场与无线技术
- 郑教员 成都工业学院 光电信息科学与工程
- 王教员 成都理工大学 通信工程
- 胡教员 西南石油大学 数据科学
- 李教员 成都理工大学 数学与应用数学
- 降教员 四川大学 中国史

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