【20考研】准备阶段,紧抓第一轮数学复习要点

本文针对考研数学的特点,提出了首轮复习的规划建议。强调注重大纲和基础,加强练习和应用,分阶段复习,避免常见错误,以提高复习效率。

考研数学考试综合性强、知识覆盖面广、难度大,及早复习为佳。与英语相比,考研数学只要方法得当,提高分数相对要快一些。为了大家能科学的合理的展开考研数学复习,取得理想分数,小编今天向2020考研的小伙伴们提出以下考研数学首轮复习规划建议。

首先,对于2020年的同学来说,新手上路先要了解一下考研数学的游戏规则因此,数学首轮复习的指导原则是:注重大纲和基础,加强练习和应用。

注重大纲和基础

“纲”是《数学考试大纲》,“本”为课本。虽然最新的数学考试大纲尚未颁布,但万变不离其宗,考研数学的基本内容一般变化不大,考生可以参照已公布最新的大纲和试题进行复习。详细了解本专业应考的数学卷种的基本要求,考试的题型、类别和难易度,以便更好的展开复习。凡是在大纲中表述为“会”、“理解”、“掌握”等的考试内容往往都是主要考点,务必要作为复习的重点。

数学复习不像英语、政治对辅导书的依赖性很大,主要靠课本来打下坚实的基础。翻一下数学大纲,上面列出的知识点全部来源于课本。在此提醒同学们一定要老老实实参照大纲的要求把原来的课本找出来,按照大纲对数学基本概念、基本方法、基本定理准确把握。

数学学习中最重要的莫过于坚实的基础,包括对定理公式的深入理解,对基本运算的熟练和高正确率,对最基本的一些解题方法的掌握和运用。从这几年的数学统考试题来看很少有偏题、怪题。很多考生由于对基本概念、定理记不全、记不牢,理解不准确而丢分。所以数学首轮复习一定要注重基础。

加强练习和应用

研究生数学考试注重考察考生的综合能力,最终要看你解题的真功夫,而能力的提高要通过大量的练习,所以不能眼高手低,只看书不做题,每天可以做适量的题目。在做题的过程中才会发现考试重点、难点以及自己的薄弱环节。以便及时弥补自己的缺陷、把握重难点。

近年来的数学考研试题的一大特征是要求考生能将一些范围并不固定的几何、物理或者其它问题先建模抽象为数学问题,再利用相应的数学知识解答。(理工类已考过井底清污、雪堆融化、攀岩选址、压力计算、海洋勘测、汽锤作功、飞机滑行等问题)考研也考“熟练”度,只有通过针对性地实际训练才能真正地理解和巩固数学的基本概念、公式、结论。

另外,在复习过程中还要总结解题的技巧、套路,积累经验,把分散的知识在实际运用中联系起来,在理解的基础上触类旁通,熟能生巧后才能运用所学知识解决实际问题,以不变应万变。

当然,在考研数学复习中要注意到一些不应该犯的错误,大家要明确这些错误,要有针对性要避开的,这样才能把复习的效益最大化的提高。

具体地说

1、阶段复习:不分阶段的复习是复习无计划的表现,大家在复习的时候一定要分阶段复习,并且分阶段复习重点更是至关重要的。第一阶段为系统复习阶段,结合考试大纲,从头至尾复习,达到记住所有公式、概念的目的。第二、三阶段为强化训练阶段,通过练习,强化能力。

2、报辅导班:数学基础差、搞不懂基本概念、公式的学生是不适合直接上暑期和秋季的强化班。因为不同的班次有着不同的辅导目的,强化班解决不了学生的基础差问题,基础不好的学生上强化班是不会有好效果的。建议同学报基础班可以先打好扎实的基础再投入强化的复习,循序渐进——这个才是正确的报班观念。

3、多看多做:看懂了题不等于就会亲自解题,要以动手练习为主,锻炼好自己的运算能力,否则就会出现正式考试时会做的题因为运算不过关而拿不到分。所以,平时一定要注重实际的训练,不仅多看还要多做。

4、归纳总结:无论是作同一类型的题目还是作整套试卷,都要总结规律。通过作同一类型试题可以总结考试重点;通过作整套试卷,可以总结答题方法和时间分配方面的经验。

5、经常交流:“三人行必有我师”——交流可以碰撞出思想的火花,少到可以多探讨出一种解题方法,交流的好,可以改变自己的错误观点和坏习惯。你可以与同学交流,也可以尽可能找到上课的老师与他们交流,谦虚好学,不断总结,不断进步,争取让自己站到分析问题,审视问题的高度。

但是这些都也只是一个片面的了解,真正的数学高分就是靠大家认认真真、老老实实的复习,一步一步地总结归纳,将典型题型汇总复习,相信这样就不存在那些错误的学习方法了。 

来源于网络

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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