中国矿业大学(北京)应用数学考研辅导培训班全国各号码《今日汇总》-矿大理学院应用数学考研经验与复习指南

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2025-03-17 动态更新
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北京市(东城区、西城区、崇文区、宣武区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区 昌平区、大兴区)








天津市(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、塘沽区、东丽区、西青区、)








石家庄市(桥东区、长安区、裕华区、桥西区、新华区。)








保定市(莲池区、竞秀区)  廊坊市(安次区、广阳区,固安)








太原市(迎泽区,万柏林区,杏花岭区,小店区,尖草坪区。)








大同市(城区、南郊区、新荣区)








榆林市(榆阳区,横山区)朝阳市(双塔区、龙城区)








南京市(鼓楼区、玄武区、建邺区、秦淮区、栖霞区、雨花台区、浦口区、区、江宁区、溧水区、高淳区)  成都市(锡山区,惠山区,新区,滨湖区,北塘区,南长区,崇安区。)








常州市(天宁区、钟楼区、新北区、武进区)








苏州市(吴中区、相城区、姑苏区(原平江区、沧浪区、金阊区)、工业园区、高新区(虎丘区)、吴江区,原吴江市)








常熟市(方塔管理区、虹桥管理区、琴湖管理区、兴福管理区、谢桥管理区、大义管理区、莫城管理区。)宿迁(宿豫区、宿城区、湖滨新区、洋河新区。)








徐州(云龙区,鼓楼区,金山桥,泉山区,铜山区。)








南通市(崇川区,港闸区,开发区,海门区,海安市。)








昆山市 (玉山镇、巴城镇、周市镇、陆家镇、花桥镇(花桥经济开发区)、张浦镇、千灯镇。)








太仓市(城厢镇、金浪镇、沙溪镇、璜泾镇、浏河镇、浏家港镇;)








镇江市 (京口区、润州区、丹徒区。)








张家港市(杨舍镇,塘桥镇,金港镇,锦丰镇,乐余镇,凤凰镇,南丰镇,大新镇)








扬州市(广陵区、邗江区、江都区.宝应县)








宁波市(海曙区、江东区、江北区、北仑区、镇海区,慈溪,余姚 )








温州市(鹿城区、龙湾区、瓯海区、洞头区)








嘉兴市(南湖区、秀洲区,桐乡。)








绍兴市(越城区、柯桥区、上虞区)








金华市(金东区,义乌)








舟山市(定海区、普陀区)








台州市(椒江区、黄岩区、路桥区)








湖州市 (吴兴区,织里,南浔区)








合肥市(瑶海区、庐阳区、蜀山区、包河
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考研政治方面:

今年,肖秀荣的预测准确性颇受赞誉,毕竟经验丰富的专家更具洞察力。"风中劲草"的关键知识点整理精炼,适合深入记忆,如果对大纲有透彻理解,那么在复习的中后期,主要依赖"风中劲草"进行背诵是明智之举。对于政治的历史考题,不做首要推荐,但可以挑选近十年的选择题练习一下。任汝芬和米鹏的模拟试题集,主要是用来做选择题,帮助填补知识空白。关于时政部分,跟随肖老师的指导是最理想的,时政答题部分可以通过分析过去十年的真题来构建答题模版。

考研英语方面:

英语可能是我所有考研科目中最擅长的部分,但我仍然投入了大量的时间和精力去复习。我认为无论是优势还是劣势,都应该给予相同的关注,不能因为擅长而掉以轻心,对于弱势则需更加努力。由于考研不涉及听力测试,主要考察阅读和写作,所以我采用了一种针对考试的复习策略。大约从四月起,我开始做英语阅读的真实试题,从1993年开始,直到八月,我已经完成了一遍。其间,我也尝试了一些模拟题,但后来发现这并不必要,真题已经足够充分。面对单词书,我感到相当无助,不论书籍有多厚,我都只能记住一两个单元的词汇。于是,在完成二十年的阅读真题后,参考了一些考研辅导老师的建议(他们指出考研词汇的复现率很高),我决定全面回顾阅读真题中出现的所有词汇。我利用有道词典的“单词本”功能,筛选并收集了约700个生词,然后在接下来的四个多月里频繁查阅(类似于艾宾浩斯遗忘曲线的记忆法)。在实际考试中,这种方法非常有效,考场上几乎没有任何我不认识的词。对于作文,我背诵了一个模板,结果证明这个模板足以应对,最后我的作文得分还算不错。

考研专业课方面:

数学分析,它是微积分的深化和严格化,是对连续性、极限、微分、积分等基本概念的深入探讨。我在学习时,重点把握了几点:一是理解和掌握实数的概念及其性质,这是数学分析的基础;二是深入理解极限理论,包括ε-δ定义、极限的存在唯一性和无穷小量等;三是熟练运用微积分的基本定理,如黎曼积分和斯托克斯定理等。对这个科目,我个人建议多做题,凭大量的练习来巩固理论知识,要养成严谨的逻辑思维习惯,因每一个步骤都需有严格的推理。

接下来是高等代数,它是线性代数的高级形式,涵盖了向量空间、线性映射、特征值、矩阵理论等内容。学习高等代数,我认为关键在于抽象思维能力的培养。首先要理解向量空间的基本性质和子空间的概念,深入研究线性映射,尤其是其与矩阵的关系。特征值和特征向量的理解是核心,它们在许多领域都有广泛应用。内积空间和希尔伯特空间也是需重点关注的部分。学习过程中,我会用实际问题来辅助理解抽象概念,凭解各种类型的矩阵方程,提升计算能力和问题解决能力。

这两门科目都需深厚的理论基础和较强的计算能力,我推荐定期回顾和整理笔记,形成自有的知识体系。参加讨论组或找到学习伙伴,共同探讨难题,也是非常有效的学习方式。不要忽视教材后的习题,它们往往包含了重要的知识点和常见的问题类型。

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