考研数学的复习——大纲解析

本文分享了考研数学复习的经验,强调了大纲解析的重要性,并提出了有效复习的两大关键:掌握基础知识及亲自做题。同时,文章还提供了如何利用大纲解析进行复习的具体方法。
考研数学的复习——大纲解析
考研的大纲解析 是教育部考试中心编写的 可想而知其含金量 更何况大纲解析是一历年真题为例题讲解的 更具有针对性 市面上其他的参考书大都是两三年甚至是三四年都没有修订过的 而且题目也比较难 就算今年考研最难的题都没有那些书上的题难的 真的没有必要看
大纲解析是按照章节来分的 没有习题 全部为例题 所以在看大纲解析的时候 最好先将知识点过一遍 然后把例题自己亲自动手做一遍 之后再看答案 自己动手做是关键环节 一定不要眼高手低 觉得简单就不去做了
其实数学学好的关键只有两个:第一 掌握基础知识 第二 自己亲自动手做题 不要眼高手低
我以前就特别懒 喜欢看题 觉得会了就不想做了 结果高数上62 高数下不及格 ……
所以想要学好数学 一定要自己动手做题 只有自己亲自动手做了 才能真正的提高 
另外一点就是要学会研究 毕竟我们都是大学生了 要养成良好的思维方法 要懂得对试卷试题进行研究 这样的话才能找到万变不离其宗的东西 这些东西只有自己才能体会的
嘿嘿 相信你把课本、真题、大纲解析都很认真地动手做了的话 数一的考试在实力上应该能上120 但是一定要注意不要粗心 今年考研有一道线性代数的考题 如果稍一粗心 就会做错的(我就做错了)所以最好在平时就养成细心的好习惯 一定不要纵容自己的粗心 因为那是最低级的错误了 到了考场上 如果你只剩了一道大题或是半道大题没有做 而时间还有半个小时左右的时候 那么就别做了 拐回来检查做过的 哈哈 这可绝对是经验之谈哦 因为我就剩了半道题没做 后来回来检查了2道选择题 一道大题呢 分值远远超过了那半道题呢 所以说一定要细心阿 一道题如果你不会做 没有人会怪你 但是如果你会做而做错了 那你绝对是不可饶恕的!!
好了 有关数学的经验就是这些了 如果我还能想到什么会继续补充的
 
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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