南京大学控制科学与智能工程考研经验与备考知识重点
考研政治方面：
我倾向于认为政治备考不用过早启动（十月开启复习也完全来得及）。参与辅导课程在我看来也是颇有益处的。复习政治的核心是依据大纲，但我个人并未深入研读，大致浏览了一遍而已。接着我完成了3000题的练习，之后重心转向了主观题的记忆。实际上，直到考试前一个月我才大幅增加在政治上的投入，在那之前，我的主要精力都集中在专业课上。然而，我发现由于对大纲的粗略阅读，我在选择题部分失分严重。鉴于时间紧迫，我只能通过大量做选择题，找出知识盲点，然后再回溯相关知识点进行巩固。至于主观题部分，最后一个月的冲刺至关重要，绝对不能轻视政治的学习。
考研数学方面：
大一时，我学习高等数学使用的是本校编写的教材，虽然不具备权威性，但内容准确无误，我个人觉得比同济版的更易上手，毕竟我对它已有所了解。我的复习策略是先阅读教材再做习题，无论是数学还是政治，这已成为我的习惯。在完整地研读完两本高数教材后，我开始攻克陈文灯的复习指南，它的前半部分是对基础概念的归纳，我以此为线索进行二次复习。这段时间，我都专注于这本书，完成它似乎花费了不少时间。之后，我又重新温习了一遍教科书，梳理知识框架。接下来，我通过真题来检验自己的水平，通常选择上午做数学，因为考研时数学考试也在上午。我会抽出两小时，在A4纸上写下答案，以保持教材整洁。做错的题目，我会在答案页标记，但不在真题卷上涂鸦，以免下次做题时过分关注。其实这些细节并不关键，但我那时对每个小环节都有近乎苛刻的要求。一套真题完成后，核对答案，深究错误原因，一个上午就这样过去了。初次尝试真题，我觉得难度不大，但得分不高。一方面，许多题目在复习指南中已出现过，对你来说不再新鲜；另一方面，你的心态比较轻松。做完十年的真题后，我开始了新一轮的复习，再次浏览教科书和陈文灯的书籍，但这次速度快些，因为有些内容已烂熟于心。遇到不解的题目，我喜欢查阅教材，将相关知识点全面复习。有时，题目简单到只需老师一点拨就能豁然开朗，并且印象深刻，我认为这种方式优于直接看答案。由于决心坚定地考研，我不允许自己有任何松懈。到了最后的冲刺阶段，我已经很难静心阅读，于是转而查看教师提供的冲刺资料，重点关注他标注的部分，呵呵。
考研英语方面：
我的英语不算高也不算低，和政治一样处于一个比较稳当的程度。我的英语听说能力极差，六级不过堪堪飘过，但读写能力还不错，这或许得益于我有时候会浏览一些英文网站或者看一些英文新闻。我认为，考研英语的难不仅仅在词汇和语法上，还有用英文语言进行逻辑思考的能力。因为有的时候文章和题目你都看懂了，但依然做不对题目。当然，首先词汇是基础。我用的单词书就是俞敏洪主编的乱序绿皮单词书。当然其实用什么单词书差别不大，关键是要坚持背下去，不能偷懒。而且后期主要是从真题里面背诵单词，单词书是前中期使用的。英语真题的重要性不需多言。我用的就是历年真题超精解。同时拿到张剑的真题黄皮书，作为对照和参考。真题我一开始就上手做了，并且一开始就选了最难的2010年真题上手（结果相当惨烈……）。说这个是想说，这几年的英语都比较简单，但我们备考要做好考最难英语的准备。阅读的话，我一开始错误率蛮高，大概错七八个的样子，后来分析原因，发现我喜欢用固有的逻辑解题，而不是从文中找答案。而考研英语的题目是不能想当然的选答案，必须要从文章里面找出答案（多数是对正确选项的变形）。后期我阅读的错误率就能保持在五个以下（这是第一遍的错误率，第一遍以后真题作为自我检测工具价值就大大降低了）。长难句的话，我认为其实真正要求弄懂长难句的题目是翻译，而阅读对长难句的要求没那么高，只要大致能推测出句子的意思即可，因此掌握基本的语法知识，对付考研英语阅读长难句即可。从第二遍开始，真题更重要的是分析，哪些单词不熟悉，哪些短语搭配频繁出现，哪些圈套自己一而再再而三的跳进去……这些都是通过一遍又一遍的做题发现的，反正具体做了几遍我也没有统计，就是翻来覆去的练习。阅读做到最后是一看到第一句话就知道一篇文章的大概意思和题目。作文是我的弱项。因此我花了比较多的时间。王的作文大概是从九月底开始看和背诵。我主要就是背了真题的作文，大概有十几年的真题这样子，其他的押题作文也没有背，因为时间实在来不及了。
考研专业课方面：
理解基础概念至关重要。自动控制原理涉及的主要概念包括系统模型、稳定性分析、控制器设计等。比如，要深入理解开环控制系统和闭环控制系统的基本结构，以及它们之间的区别和联系。反馈控制系统的稳定性分析，如Routh-Hurwitz判据和根轨迹法，这些都是考试的重点，需熟练掌握。
数学工具的应用是关键。线性代数、微积分和复变函数都是自动控制原理的基础。例如，状态空间分析、传递函数和频率响应等概念都需用到这些数学知识。在学习过程中，我会定期做一些相关的数学练习题，以确保对这些工具的运用得心应手。
再者，实践应用同样重要。理论知识需凭实际问题来检验和巩固。尝试解决一些经典的控制问题，如PID控制器的设计，或者凭MATLAB等软件进行仿真，这样既能加深理解，也能提高解决问题的能力。
对复杂的问题，分解和归纳是一种有效的学习策略。例如，当面对复杂的系统模型时，将其拆分为几个简单的部分，分别理解和处理，再组合起来。这种方法有助于理清思路，降低学习难度。
持续的复习和反思是保持知识鲜活的关键。我会定期回顾笔记，整理思维导图，对比不同知识点间的关联，找出自有的薄弱环节并针对性地加强。
