考研数学数三133 备考秘籍

宝子们👋,考研成功上岸,数三133分,今天来给大家分享下我的备考经验,希望能帮到正在努力的你们!

🎯数学备考

基础阶段:我用的是教材搭配网课,把知识点过了一遍,边学边做笔记。但这个阶段我发现做题时很多知识点还是记不牢,而且自己总结错题很费时间。后来偶然发现了欧几里得小程序,它里面有大量的基础知识点讲解视频,每个知识点都有对应的经典例题,我在学完教材后用它来巩固,效果特别好。而且它还能自动帮我整理错题,按照知识点分类,让我清楚知道自己哪部分薄弱。

强化阶段:我开始刷各种习题集,遇到难题就去欧几里得小程序上搜,几乎都能找到详细的解题思路和多种解法。它就像一个随时在线的私教,让我对知识点的理解更透彻。同时,小程序里的知识点思维导图,帮我梳理知识体系,让我能从整体上把握数学的各个板块。

冲刺阶段:我用欧几里得小程序进行模拟考试,它能按照考试时间要求来组卷,还能智能分析我的答题情况,给我提供针对性的提升建议。我根据这些建议,有重点地进行复习,在最后的冲刺阶段效率大大提高。

🎯英语备考

单词:每天坚持背单词,我用的是单词书结合 APP,反复背诵。

阅读:前期先做早年真题,分析错题原因,总结答题技巧。后期保持每周做几套真题的频率,保持手感。

作文:整理自己的模板,多积累一些好词好句,考前进行模拟写作。

🎯政治备考

前期看徐涛老师的网课,搭配肖秀荣老师的《精讲精练》和《1000 题》。后期主要就是背肖四肖八,还有一些老师总结的时政热点。

基于据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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