2013考研数学一复习重点提示-辅导班内部讲义
高等数学
一、函数、极限、连续
1.函数是微积分研究的对象，函数这部分的重点是：复合函数、反函数、分段函数和隐函数、基本初等函数的性质及其图形、初等函数的概念等；2.极限是研究微积分的工具，极限是本章的重点内容，既要准确理解极限的概念、性质和极限存在的条件，又要能准确的求出各种极限，掌握求极限的各种方法。3.连续性是可导性与可积性的重要条件，要掌握判断函数连续性与间断点类型的方法，特别是分段函数在分界点处的连续性，理解闭区间上连续函数的性质。
二、一元函数微分学
1.一元函数的导数与微分的概念及其各种计算方法是微积分学中最基本又是最重要的概念与计算之一，重点理解函数的可导性与连续性之间的关系．掌握导数的四则运算法则和复合函数的求导法则，掌握基本初等函数的导数公式．会求分段函数的导数，会求隐函数和由参数方程所确定的函数以及反函数的导数. 2.微分中值定理是微分学中最重要的理论部分，重点掌握罗尔(Rolle)定理、拉格朗日(Lagrange)中值定理和泰勒(Taylor)定理，会用导数来讨论函数的单调性、极值点、凹凸性与拐点，掌握求最值的方法并会解简单的应用题。
三、一元函数积分学
不定积分与定积分是积分学的基础，在积分的计算中换元积分和分部积分法是最基本的方法，需要熟练掌握，理解积分上限的函数，会求它的导数，掌握牛顿－莱布尼茨公式．掌握用定积分表达和计算一些几何量与物理量
四、向量代数和空间解析几何
1.向量代数的重点是向量的运算：加法、数乘、数量积、向量积与混合积，应能熟练的用于直线与平面的问题；2.空间解析几何的重点是建立平面、直线方程，以及直线与直线、平面与平面、直线与平面之间的各种关系；3.对于二次方程应当知道每种方程各表示什么曲面，会求柱面、旋转面方程。
五、多元函数微分学
1.多元函数重点研究的是二元函数，重点掌握二元函数的偏导数、可微性、全微分，了解全微分存在的必要条件及充分条件，会求多元复合函数及隐函数的一阶与二阶偏导数或全微分；2.多元函数微分学的一个重要应用时多元函数的最值问题，包括简单的极值问题与条件极值问；3.多元函数微分学另外一个重要的概念是方向导数和梯度，掌握其计算方法。
六、多元函数积分学
多元函数积分学是定积分的推广，包括二重积分、三重积分、曲线曲面积分，学习本章的关键就是掌握它们与定积分的关系，以及它们之间的相互关系，重点掌握把计算各类多元函数积分转化为求定积分的有关公式及重积分的变量替换，包括极坐标、
柱坐标与球坐标变换。格林公式、高斯公式和斯托克斯公式及其应用，平面曲线积分与路径无关及全微分式的原函数问题等再历年的考试中占有重要地位。
七、无穷级数
无穷级数包含常数项级数与函数项级数，要熟练掌握常数项级数敛散性的判定，对一般的函数项级数要掌握其收敛域的求法，对幂级数要掌握其收敛性的特点，收敛半径与收敛域的求法，和函数的性质，关于傅里叶级数，考察的比较少，对于给定的函数要会求按指定形式的傅里叶展开式。
八、常微分方程
常微分方程研究的对象就是常微分方程解的性质与求法，需要重点掌握如何求解不同类型的微分方程，主要包括一阶线性微分方程和二阶常系数线性微分方程，理解线性微分方程解的性质和解的结构，对于微分方程的应用问题要会建立方程。
线性代数
一、行列式
行列式的重点是计算，应当理解n阶行列式的概念、掌握行列式的性质
二、矩阵
矩阵是线性代数的核心，矩阵的概念、运算及理论贯穿线性代数的始终，要熟练掌握矩阵的运算、理解逆矩阵的概念，掌握逆矩阵的性质，以及矩阵可逆的充分必要条件，理解伴随矩阵的概念，会用伴随矩阵求逆矩阵．理解矩阵的秩的概念，掌握用初等变换求矩阵的秩和逆矩阵的方法．
三、向量
向量是线性代数的重点之一，也是难点，应理解向量的线性组合，掌握求线性表出的方法，理解线性相关无关的概念，重点掌握向量组线性相关、线性无关的有关性质及判别法．要理解向量组的极大线性无关组的概念，掌握其求法，要理解向量组秩的概念，会求向量组的秩，了解内积的概念掌握施密特正交化方法。
四、线性方程组
线性方程组是线性代数的基础内容之一，也是考察的重点内容，要理解齐次线性方程组有非零解的充分必要条件及非齐次线性方程组有解的充分必要条件．会求基础解系、通解，理解非齐次线性方程组解的结构及通解的概念．
五、矩阵的特征值和特征向量
矩阵的特征值、特征向量的计算以及矩阵的对角化是重点。对于抽象矩阵，要会用定义求解；对于具体矩阵，一般通过特征方程 求特征值，再利用 求特征向量。相似对角化要掌握对角化的条件，注意一般矩阵与实对称矩阵在对角化方面的联系与区别。
六、二次型
这部分需要重要掌握两点：一是用正交变换和配方法化二次型为标准形，重点是正交变换法。需要注意的是对于有多重特征值时，解方程组所得的对应的特征向量可能不一定正交，这时要正交规范化。二是二次型的正定性，掌握判定正定性的方法。
概率论与数理统计
一、随机事件和
概率
随机事件与概率是概率论的两个最基本的概念，本章的重点是概率的计算，需要掌握事件的关系及运算．理解概率、条件概率的概念，掌握概率的基本性质，会计算古典型概率和几何型概率，掌握概率的加法公式、减法公式、乘法公式、全概率公式，以及贝叶斯(Bayes)公式，它们是计算概率的基本方法；事件的独立性是一个重要的概念，需要理解概念并掌握用事件独立性进行概率计算；理解独立重复试验的概念，掌握计算有关事件概率的方法．
二、随机变量及其分布
随机变量是概率论研究的基本对象，离散型和连续型随机变量是最重要的两类随机变量，掌握0－1分布、二项分布 、几何分布、超几何分布、泊松（Poisson）分布 、均匀分布 、正态分布 、指数分布及其应用，会求随机变量函数的分布．
三、多维随机变量及其分布
在多维随机变量中，二维随机变量是基础，不仅应理解二维随机变量联合分布函数的概念与性质，还要理解二维离散型随机变量的概率分布、边缘分布和条件分布，理解二维连续型随机变量的概率密度、边缘密度和条件密度，会求与二维随机变量相关事件的概率．另外，随机变量的相互独立行是概率论中的重要概念，理解随机变量的独立性及不相关性的概念，掌握随机变量相互独立的条件. 并会求两个随机变量简单函数的分布，会求多个相互独立随机变量简单函数的分布，重点是两个连续型随机变量函数的分布函数与概率密度的计算。
四、随机变量的数字特征
关于随机变量的数字特征不仅要理解概念，还应会运用定义域性质计算随机变量及其函数的数字特征
五、大数定律和中心极限定理
本章内容考察的比较少，只需要了解一个不等式，两个定理，三个定律。注意切比雪夫大数定律、伯努利大数定律和辛钦大数定律这三大定律成立的条件，会用相关定理近似计算有关随机事件的概率。
六、数理统计的基本概念
在数理统计的基本概念中，主要有总体、个体 、简单随机样本、统计量、 样本均值、样本方差和样本矩。 分布 分布 分布
七、参数估计
本章的重点是求估计量的两个方法：矩估计法（一阶矩、二阶矩）与最大似然估计法
八、假设检验
重点是掌握单个及两个正态总体的均值和方差的假设检验．