大数据+AI人工智能
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如何确定考研院校和专业,这是考研过程中最为关键的一步,没有目标,你向哪里前进?因此同学们需要根据自身实力及规划,明确好报考的学校及专业,能够让自己快速的明确复习方向,有针对性地进行考研准备,考研大纲发布一般在8月份左右,教育部发布当年统考公共课及统考专业课大纲,在各科考试大纲中,明确相应科目的试题结构,能够有效帮助大家进行针对性复习...
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俗话说:无规矩不成方圆。考研其实也是一样的,如果我们不知道如何去统筹管理自己的学习,我们将会走多很多弯路,做出许多的无用功。考研很多时候不只是在考验我们的学习能力的,还是在变相的考验着我们对时间的统筹管理能力,只有懂得这些我们才能少走很多弯路。当我们制定好一个明细的计划时,我们就能从自己的实际情况出发,根据自己的本身水平去学习努力,而没有一个计划,我们往往会不知所措,今天可能在学这个,明天又去学那个,根本学不到什么东西。所以当我们制定好计划后,我们可以按照计划来学习,这样有目标,有目的的学习,才能使我们在考研路上事半功倍。
国家硕士研究生统一招生考试是由教育部和各学校为选拔硕士研究生而设立的招生考试。那今天就来说说金融数学考研如何准备,如果想知道,不妨接着往下看。
一、考试内容
金融考研的数学科目为数学三。数学三考试包括高数、线代和概率知识。重点是高数,线代与概率的分值大致相当。数学三试卷题型分为单选题、填空题、解答题。
二、数学考试备考策略
1. 高等数学
基本知识:函数,极限,连续性。
在这一部分中,有必要掌握函数的性质、极限的定义、性质、计算方法,以及连续性和极限之间的关系。近年来考试比较注重的是技巧,如果对基本内容不熟悉,就很难培养技巧。
进阶:一元函数微分、一元函数积分学。
此部分是后续高阶内容的基础,考试中涉及内容较少,通常只涉及部分考点。
高阶:多元函数微积分、无穷级数、常微分方程和差分方程。
这个部分是考试重点,必须掌握每个考点的定义、概念、性质、计算方法,同时需要具备做题技巧,防止考试多考点混合考查考生的高数功底。
还有一个特别的部分是基本上是每年都考查高数在经济学里的运用。因此,有必要了解一些经济学的基本运算公式。高数的学习类似于金字塔,各部分都是相互关联的,不能孤立或单方面学习。
2. 线性代数
基础知识:行列式。
行列式是线性代数的基础,后面章节的很多内容都需要行列式的计算结果作为计算的基础。
进阶:矩阵、向量。
这部分需要矩阵的运算,乘法、转置、矩阵的逆,以及向量的线性相关、线性无关、极大无关组的概念、运算,秩的性质。
高阶:线性方程,矩阵的特征值和特征向量,二次型。
掌握齐次和非齐次方程组的有解、无解的判定,齐次方程的基础解系和通解的求法,类似的属性矩阵的充分必要条件,相似矩阵转化为对角矩阵的方法,实对称矩阵特征值和特征向量的性质,二次型的性质的概念、性质、惯性定理,转换标准形等。
3. 概率论与数理统计
基础知识:古典概型。
一般考试不会涉及古典概型,主要是让考生了解并具有一定的概率论思维,考试最多涉及一些计算性质。
进阶:一维随机变量及其分布。
在一定程度上,本部分将概率的计算转化为更高数的一维积分演算。要求掌握随机变量的分布规律和分布函数的定义、性质和计算,以及常见分布的性质、定义和计算。
高阶:主要是随机变量及其分布、数字特征、大数定律和中心极限定理、数理统计、参数估计。
这部分是常见的考点和难点,要求掌握多维随机变量的分布规律以及分布函数的定义、性质和计算,掌握常见分布。
理解期望、方差、协方差和相关系数的定义、性质和计算及不等式。
了解独立同分布随机变量序列的大树定律;了解t分布,F分布,样本均值,样本方差,抽样分布;点估计、估计量、估计值、矩估计法、最大似然估计法。
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