考研数学还能有多难?这几种出题套路一定得掌握!

最近正值期末,越来越多的粉丝在微信后台留言,自己被考研数学虐的死去活来,具体症状表现为:

·明明看得懂教材与例题,却做不对题;

·明明看得懂答案,也理解了,还是不会做;

·听了很多辅导课程,做真题仍然被虐的死去活来。

而根据小道消息,今年的数学大纲很可能有变动,这就意味着考研数学可能会比去年更难!

如此严峻的形势下,进入暑期,究竟该如何备考呢?

经过几个月的复习,相信绝大多数人应该都不是零基础了。进度比较快的同学,甚至已经完整的过了一遍教材,练习了绝大部分课后例题。

但这还远远不够。

大家一定都知道,得暑期者得考研。暑期决定了你今年是否能够上岸。所以对于数学来讲,暑期一定要好好把握,最重要的就是做好下面这几件事:

1、大量做题,18讲和1000题都可以。最重要的就是加强综合类题型的演练,把握整体的知识体系;

2、随着做题的深入,建立错题本,记录典型的易错题目(没有必要所有错题都记录上),强化记忆,方便回顾;

3、巩固基础,巩固基础,巩固基础!教材还是要时不时回看,强化概念的认知与理解。

上面这些,一定要在暑期结束前完成,切忌拖到开学以后。尤其是第3点,巩固基础。很多人复习往往忽视基础概念,导致做计算题是一把好手,看似简单的概念题却频频出错。

比如07年数学二的这道题,感受下命题人的套路:

这道题不考计算,而是考查多元函数微分学几个基本概念的相互关系。

先不要看下面解析,自己做一下,感觉应该选哪个?

……

……

……

看当年的数据,考场上绝大多数人都选的D

然而正确答案却是C

是不是感到很惊喜?

解析如下:

如果你错选AB,那就是不清楚在多元函数中,连续与可导都无法推出可微

而D选项最易错选,纯属不理解偏导数连续是怎样定义的

所以说,千万不要高估至今以来的复习成果。类似上面这种考查概念的题,在历年真题中比比皆是。

说起来,数学真的是一门厚积薄发的学科,几个月的复习时间,可能也达不到考研数学的要求。这就更需要你在暑期的这两个月里潜下心来,真正消化并理解知识体系。

而如果你数学基础确实很一般,复习到现在仍然一头雾水,并希望在短时间内快速提高成绩,橙啦教育在暑期推出的考研数学逆袭135分训练营,就可以帮你搞定类似上面的题目,攻克考研数学难关!

3天课程原价199元,而我们也为粉丝争取到了200个限量免费资格

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训练营能帮你解决什么?

本次训练营,能够帮助你解决下面问题:

 

1、暑期考研数学到底怎么准备,考什么,怎么考;

2、重新梳理基础概念和考点;

3、泰勒公式高端使用方法

4、线代高频命题定式大盘点。

不管是计算题还是概念分析题、综合题,本次训练营都可以一网打尽。

解决了这些问题,你也就具备了数学冲击135分的基本能力。

而这一切,仅需3天,你绝对抽得出3天的时间!

 

如何帮你解决这些问题?

Part 1

首先当然是老 师 。本次训练营的首席主讲边一老师,江湖人称刀哥,有着13年授课经验,辅导学员超过万人,曾经连续7年命中考研数学15道大题。

来看看上一期2000名学员对老师的真实评价吧

Part 2 

3天的授课内容长这样:

 

哪怕你数学基础真的一般,在接下来的3天里,刀哥将用不到6个小时,讲述考研数学中最核心的重点难点。从泰勒公式求极限的关键手段,到它在高数各章节中的灵活应用,从概念型选择题的核心突破,到线代命题定式的招式技巧。不管是上面例子中的概念题,还是综合类的大题,都能助你融会贯通,一步到位。

Part 3

不仅如此,还有着围绕课程内容的 配套服务 。每次课后,助教老师都会在社群里布置作业,并进行一对一的作业批改和互动答疑

而在上图中的答疑助教团队里,更有着黄学长这样的超级学霸。黄学长目前在清华大学硕博连读,当年参加号称史上最难数学卷的2016考研时,数学一的成绩是全国最高的147分!有这样的学长手把手辅导,再难的题目也可以秒解!

而作业是和课程相关的,可以迅速检验出上课的效果。只要你不明白,就可以一直问,学长每天12小时在线答疑哦!


3天课程,每天12小时的社群答疑

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从根本上解决你的复习困扰,冲击数学135分!

 

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一些问题:

Q:为什么扫了上面二维码却没反应?

 

A:如果扫码失败,复制微信号:chenglaxiaobei,手动搜索添加。

 

Q:真的是免费领取吗?什么时候开始呢?

 

A:成功入群后即可报名听课,7月8日(周一)晚7点正式开课。

内容概要:本文详细介绍了Maven的下载、安装与配置方法。Maven是基于项目对象模型(POM)的概念,用于项目管理和构建自动化的工具,能有效管理项目依赖、规范项目结构并提供标准化的构建流程。文章首先简述了Maven的功能特点及其重要性,接着列出了系统要求,包括操作系统、磁盘空间等。随后,分别针对Windows、macOS和Linux系统的用户提供了详细的下载和安装指导,涵盖了解压安装包、配置环境变量的具体操作。此外,还讲解了如何配置本地仓库和镜像源(如阿里云),以优化依赖项的下载速度。最后,给出了常见的错误解决方案,如环境变量配置错误、JDK版本不兼容等问题的处理方法。 适合人群:适用于初学者以及有一定经验的Java开发人员,特别是那些希望提升项目构建和依赖管理效率的技术人员。 使用场景及目标: ①帮助开发者掌Maven的基本概念和功能特性; ②指导用户完成Maven在不同操作系统上的安装与配置; ③教会用户如何配置本地仓库和镜像源以加快依赖项下载; ④解决常见的安装和配置过程中遇到的问题。 阅读建议:由于Maven的安装和配置涉及多个步骤,建议读者按照文中提供的顺序逐步操作,并仔细检查每个环节的细节,尤其是环境变量的配置。同时,在遇到问题时,可参考文末提供的常见问题解决方案,确保顺利完成整个配置过程。
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/abbae039bf2a 旅行商问题(Traveling Salesman Problem, TSP)是一种经典的组合优化问题,目标是找到一条最短路径,让推销员访问一系列城市后返回起点,且每个城市只访问一次。该问题可以转化为图论问题,其中城市是节点,城市间的距离是边的权重。遗传算法是一种适合解决TSP这类NP难问题的全局优化方法,其核心是模拟生物进化过程,包括初始化、选择、交叉和变异等步骤。 初始化:生成初始种群,每个个体(染色体)表示一种旅行路径,通常用随机序列表示,如1到18的整数序列。 适应度计算:适应度函数用于衡量染色体的优劣,即路径总距离。总距离越小,适应度越高。 选择过程:采用轮盘赌选择机制,根据适应度以一定概率选择个体进入下一代,适应度高的个体被选中的概率更大。 交叉操作:一般采用单点交叉,随机选择交叉点,交换两个父代个体的部分基因段生成子代。 变异操作:采用均匀多点变异,随机选择多个点进行变异,变异点的新值在预设范围内随机生成,以维持种群多样性。 反Grefenstette编码:为确保解的可行性,需将变异后的Grefenstette编码转换回原始城市序列,即对交叉和变异结果进行反向处理。 迭代优化:重复上述步骤,直至满足终止条件,如达到预设代数或适应度阈值。 MATLAB是一种强大的数值和科学计算工具,非常适合实现遗传算法。通过编写源程序,可以构建遗传算法框架,处理TSP问题的细节,包括数据结构定义、算法流程控制以及适应度计算、选择、交叉和变异操作的实现。遗传算法虽不能保证找到最优解,但在小规模TSP问题中能提供不错的近似解。对于大规模TSP问题,可结合局部搜索、多算法融合等策略提升解的质量。在实际应用中,遗传算法常与其他优化方法结合,用于解决复杂的调度和路径规划问题。
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