2023年军队文职考试之数学1备考策略

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一、注重基本概念、基本方法和基本定理的学习掌握

首先，基础知识的学习要扎实，还要有扩展的意识，这一点在数学学习中一直存在。对教材上的每一个大纲规定的考试知识点均需深入理解，融会贯通，同时在学习这些知识点的时候可以好好研究一下相应的例题以加深理解。

结合讲义和大纲，先吃透基本概念、基本方法和基本定理，这一步是为以后进一步的学习打基础的阶段，务必要认真对待。只有对基本概念深入了解，对基本定理和公式深入理解并且牢牢记住，才能在做题时找到解题的突破口和切入点。

二、加强练习、充分利用历年真题，重视总结、归纳解题思路、方法和技巧

数学考试的所有任务就是解题，而基本概念、公式、结论等也只有在反复练习中才能真正理解和巩固。试题千变万化，但其知识结构却基本不变，题型也相对固定，一般存在相应的解题规律。通过大量的训练可以切实提高数学的解题能力，做到面对任何试题都能有条不紊地分析和运算。

往年的真题一定要反复做，当然时间需掌握好，一般应放在学习完全部的讲义知识之后与强化训练之后。真题体现了大纲所规定的考试宗旨，但某一年的真题并不能完全覆盖大纲规定的所有考点，所以往年的真题做的越多越好。

三、突出重点

高等数学是数学1的重中之重，所占分值较大，需要复习的内容也较多。主要内容有：

1.函数、极限和连续：分段函数极限或已知极限确定原式中的常数;讨论函数连续性和判断间断点类型;无穷小阶的比较。

2.一元函数微分学：导数与微分的求解;隐函数求导;洛比达法则求不定式极限;罗尔定理、拉格朗日中值定理、柯西中值定理以及辅助函数的构造;导数的应用。

3.一元函数积分学：不定积分、定积分及广义积分的计算;变上限积分的求导、极限等;定积分的应用。

4.多元函数微分学：偏导数存在、可微、连续的判断;多元函数和隐函数的一阶、二阶偏导数、方向导数;多元函数极值或条件极值。

5.多元函数积分学：二重积分在各种坐标下的计算，累次积分交换次序。

6.常微分方程：一阶微分方程的通解或特解;二阶线性常系数齐次和非齐次方程的特解或通解。

线性代数的内容纵横交错，环环相扣，知识点之间相互渗透。线性代数的重要概念包括以下内容：代数余子式，伴随矩阵，逆矩阵，初等变换与初等矩阵，正交变换与正交矩阵，秩(矩阵、向量组、二次型)，等价(矩阵、向量组)，线性组合与线性表示，线性相关与线性无关，极大线性无关组，基础解系与通解，解的结构与解空间，特征值与特征向量，相似与相似对角化。

与微积分和线性代数不同的是，概率论与数理统计并不强调解题方法，也很少涉及解题技巧，而非常强调对基本概念、定理、公式的深入理解。其考点如下：

1.随机事件和概率：样本空间与随机事件;概率的定义与性质(含古典概型、几何概型、加法公式);条件概率与概率的乘法公式;事件之间的关系与运算(含事件的独立性);全概率公式与贝叶斯公式;伯努利概型。

2.随机变量及其概率分布：随机变量的概念及分类;离散型随机变量概率分布及其性质;连续型随机变量概率密度及其性质;随机变量分布函数及其性质;常见分布;随机变量函数的分布。

3.二维随机变量及其概率分布：多维随机变量的概念及分类;二维离散型随机变量联合概率分布及其性质;二维连续型随机变量联合概率密度及其性质;二维随机变量联合分布函数及其性质;二维随机变量的边缘分布和条件分布;随机变量的独立性;两个随机变量的简单函数的分布。

4.随机变量的数字特征：随机变量的数字期望的概念与性质;随机变量的方差的概念与性质;常见分布的数字期望与方差;随机变量矩、协方差和相关系数。

5.大数定律和中心极限定理，以及切比雪夫不等式。

基础不牢，地动山摇，绝不是一句虚话。要想学好数学1，基础是根本，练习是方法，重点是关键。遵循这样的策略，相信你一定可以拿下数学1的考试。

（编辑：zhaoyahui）

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