【考研英语】阅读理解的答题技巧!

本文分享了考研英语阅读理解的高效复习策略,包括浏览题干、精读首段、关注段落逻辑、总结正确答案规律及提升基本功,帮助考生把握文章脉络,提高解题能力。

考研英语阅读理解一直是考研学子心中一块难啃的骨头,阅读复习的好,整个考研英语成绩就不会差。怎么才能在日常复习中加强阅读解题的能力呢?考研君给同学们整理了考研英语阅读理解的答题技巧,希望对大家有帮助哦~

浏览题干,概括题干核心信息词

考研阅读每篇文章字数都在400字左右,而文章后面只对应的有五道题,故而题干所涵盖的信息势必是文章中的核心信息,其余的细节信息很少作为考点来考。

因此,浏览题干,概括题干核心信息词,重点关注反复出现的信息词,可以迅速地帮助考生确定全文的中心思想,以及全文大概的框架结构,从而大大减少了考生看阅读文章时茫然不知所措的压力。

精读文章首段

西方人习惯于开门见山,所以,全文开头作者一定会交代全文的主要内容。不过在精读首段时,较高的境界是把注意力集中在作者的思想上,而不是个别零碎单词上。比如读到but的时候,应该能够“预见”到下一句的意思与上一句的不同,意思相反。作者重点想表达的想法是在but后。

能够抓住文章的主题及文章的脉络,这样就越读越明白,而不是只见树木,不见森林。因此,在精读首段时,考生需要先明确句子和句子之间的关系,从而找到重点句

句间关系分为顺承和转折两种类型。顺承关系指的是前后两句之间内容相近或相辅相成,通常包括:因果,解释说明,举例说明,并列,递进等关系。

转折关系一般指的是前后两句之间内容相反,通常由以下转折词连接:however,yet,but,while,nevertheless等。

阅读其余各段首句

阅读其余各段首句,理清各段与中心思想之间的关系

  

英语文章的逻辑性非常强,每个段落之间都是有很强的逻辑关系的。比如,第一段描述了某种现象,第二段就会针对这个现象分析原因,或者具体阐释这个现象在现实中的体现。

所以,我们一定要透过表明的内容看明白段落和中心思想之间的关系,明白每个段落都不是孤立的,都是和全文主旨有某种逻辑关联。

这比单纯地看懂琐碎的单词、句意更加重要。因为弄明白逻辑关系以后,全文的思路和框架结构就会很清楚,能够准确高效地理解全文内容。

做完题目

做题的过程中,借助题干的核心信息词,在文章中找到题干核心词的出处,善于总结正确答案的规律,你会发现,正确选项总是和段落主题句有直接或间接的关系。

因此能不能快速准确的找到正确选项,其实就是做考察你能不能快速找到这一段话中最重要的观点内容。做完每道题,无论对错,都一定要分析正确选项为何正确正确选项在文章中的出处是在什么位置

这样才能总结归纳出考官善于挖考点和设置正确选项的位置,从而在以后做题的过程中更加有针对性,能够直接锁定答案。

通读全文,查单词,翻译长句

基本功对每个同学来说都是至关重要的,词汇量和长难句分析能力决定了后期强化和冲刺阶段的进步空间能有多大。

所以每篇文章做完题以后,一定要把全文通读一遍,处理全文所有的生单词和长难句,并翻译长难句。这样奠定了扎实的基本功以后,再加上后期的题型答题技巧训练,在考研阅读部分一定会有很大突破。

总之,复习英语阅读的时候不要慌,要想着站在出题人的角度思考,这道题是想要考察什么,想到了,答题的思路也就有了,题目也都变得更顺眼了。

来源于网络

基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究与实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流与交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新与收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址与路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模与实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
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