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知 能 行 考 研 数 学 T o g g l e n a v i g a t i o n 知 能 行 考 研 数 学 关 于 我 们 注 册 | 登 录 知 而 能 行 实 现 数 学 自 由 从 2 0 1 9 年 起 已 帮 助 万 + 学 子 找 到 秒 杀 数 学 的 快 乐 刷 题 一 头 雾 水 ? 正 确 率 不 高 ? 每 天 训 练 2 小 时 , 一 星 期 就 有 成 效 ! 你 的 A I 教 练 s c h o o l 我 的 朋 友 们 来 自 斯 坦 福 、 清 华 、 伊 利 诺 伊 大 学 w h a t s h o t 我 的 梦 想 是 帮 所 有 小 伙 伴 实 现 “ 数 学 自 由 “ s c h o o l 我 的 朋 友 们 来 自 斯 坦 福 、 清 华 、 伊 利 诺 伊 大 学 w h a t s h o t 我 的 梦 想 是 帮 所 有 小 伙 伴 实 现 “ 数 学 自 由 “ h i g h l i g h t 我 装 备 了 神 经 网 络 算 法 h i g h l i g h t “ 极 简 “ 解 题 技 巧 h i g h l i g h t 数 以 万 计 的 一 对 一 个 人 化 训 练 经 验 细 致 全 年 规 划 为 了 避 免 无 用 功 , 我 们 帮 大 家 做 了 一 个 全 年 计 划 : 1 . 指 导 如 何 听 视 频 : 细 致 到 知 识 点 2 . 进 度 规 划 : 细 致 到 小 时 3 . 目 标 管 理 : 避 开 三 大 坑 无 论 你 是 否 使 用 知 能 行 , 都 可 以 用 它 规 划 复 习 。 希 望 这 个 计 划 能 帮 助 大 家 有 条 不 紊 地 复 习 , 越 到 后 面 越 轻 松 ~ 详 情 请 见 公 众 号 : 知 能 行 科 技 官 方 群 已 开 始 2 6 督 学 计 划 : 群 号 : 3 9 9 0 1 6 8 4 1 我 们 一 起 进 步 , 一 个 也 不 掉 队 ! 开 始 复 习 一 刷 正 确 率 P K d a s h b o a r d 「 函 数 极 限 」 1 8 0 0 基 础 篇 1 0 小 时 训 练 正 确 率 知 能 行 c h e c k 平 均 9 0 % 传 统 备 考 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题 补 薄 弱 点 打 破 传 统 计 划 中 基 础 、 强 化 、 冲 刺 的 大 板 块 粗 颗 粒 度 , 针 对 训 练 , 细 颗 粒 知 识 点 , 精 细 化 出 题 , 来 找 到 每 个 人 各 自 的 薄 弱 点 , 所 以 能 快 速 突 破 、 几 十 倍 地 提 高 学 习 效 果 基 础 扎 实 要 动 手 拆 分 难 题 补 薄 弱 点 打 破 传 统 计 划 中 基 础 、 强 化 、 冲 刺 的 大 板 块 粗 颗 粒 度 , 针 对 训 练 , 细 颗 粒 知 识 点 , 精 细 化 出 题 , 来 找 到 每 个 人 各 自 的 薄 弱 点 , 所 以 能 快 速 突 破 、 几 十 倍 地 提 高 学 习 效 果 督 促 你 及 时 复 习 纠 正 错 题 建 立 体 系 及 时 复 习 巩 固 你 的 薄 弱 点 , 看 上 去 占 用 了 时 间 , 其 实 总 体 来 看 , 节 省 了 很 多 时 间 。 基 础 巩 固 , 提 高 才 会 有 复 利 效 果 , 这 是 典 型 的 , “ 慢 就 是 快 “ 。 在 敏 感 时 间 点 提 醒 你 复 习 , 错 题 和 新 题 的 混 合 练 习 , 抗 遗 忘 , 强 化 知 识 点 间 的 联 系 , 让 学 到 的 东 西 进 入 长 期 记 忆 考 前 不 慌 不 忙 按 时 刷 新 你 的 薄 弱 点 等 级 制 度 结 合 综 测 , 精 准 量 化 每 个 知 识 点 、 题 型 、 解 题 能 力 的 掌 握 程 度 。 等 级 2 满 格 后 一 刷 1 8 0 0 基 础 篇 平 均 正 确 率 9 0 % 。 等 级 3 满 格 后 一 刷 1 8 0 0 提 高 篇 ( 或 6 6 0 , 8 8 0 , 1 0 0 0 ) 平 均 正 确 率 9 0 % 。 1 2 月 2 6 日 能 力 条 量 化 考 场 正 常 发 挥 的 能 力 。 完 整 数 一 数 二 数 三 大 纲 , 对 自 己 各 个 知 识 点 的 掌 握 可 以 一 目 了 然 , 不 用 担 心 有 遗 漏 考 前 不 慌 不 忙 按 时 刷 新 你 的 薄 弱 点 等 级 制 度 结 合 综 测 , 精 准 量 化 每 个 知 识 点 、 题 型 、 解 题 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和 等 连 续 、 间 断 与 导 数 k e y b o a r d _ a r r o w _ d o w n 强 化 应 用 “ 极 限 ” 概 念 和 计 算 , 知 识 点 多 , 综 合 性 强 内 容 包 括 连 续 、 间 断 与 可 导 的 判 定 , 以 及 导 数 的 计 算 导 数 应 用 k e y b o a r d _ a r r o w _ d o w n 导 数 应 用 是 考 试 的 热 点 内 容 包 括 判 断 函 数 单 调 性 、 极 值 、 凹 凸 性 、 拐 点 计 算 切 线 、 法 线 、 函 数 渐 近 线 导 数 证 明 k e y b o a r d _ a r r o w _ d o w n 不 等 式 、 零 点 证 明 是 考 研 的 重 点 内 容 包 括 证 明 函 数 不 等 式 证 明 方 程 根 的 存 在 与 个 数 中 值 定 理 k e y b o a r d _ a r r o w _ d o w n 相 关 的 证 明 题 是 高 数 的 难 点 内 容 包 括 罗 尔 定 理 、 拉 格 朗 日 中 值 定 理 、 柯 西 中 值 定 理 、 泰 勒 公 式 、 介 值 定 理 、 费 马 定 理 等 积 分 1 k e y b o a r d _ a r r o w _ d o w n “ 积 分 1 ” 是 所 有 积 分 题 的 基 础 , 难 在 组 合 形 式 非 常 多 内 容 包 括 凑 微 分 、 换 元 、 分 部 、 拆 项 等 技 巧 积 分 2 k e y b o a r d _ a r r o w _ d o w n “ 积 分 2 ” 聚 焦 一 元 积 分 的 难 点 内 容 包 括 奇 偶 性 、 对 称 性 、 周 期 性 的 应 用 三 角 函 数 积 分 技 巧 , 反 常 积 分 的 计 算 与 敛 散 性 定 积 分 应 用 k e y b o a r d _ a r r o w _ d o w n 几 乎 每 年 都 会 出 现 , 是 考 研 的 重 点 内 容 包 括 定 积 分 的 性 质 与 意 义 变 上 限 积 分 的 性 质 与 相 关 计 算 定 积 分 几 何 与 物 理 意 义 定 积 分 相 关 证 明 题 多 元 微 分 概 念 k e y b o a r d _ a r r o w _ d o w n 多 元 微 分 概 念 是 选 择 题 的 难 点 内 容 包 括 判 定 重 极 限 存 在 , 计 算 重 极 限 判 定 二 元 函 数 的 连 续 、 可 导 、 可 微 多 元 微 分 计 算 k e y b o a r d _ a r r o w _ d o w n 多 元 微 分 的 计 算 和 相 关 应 用 是 考 研 的 重 点 内 容 包 括 多 元 函 数 的 偏 导 数 和 全 微 分 多 元 函 数 的 极 值 与 最 值 、 与 微 分 方 程 的 结 合 重 积 分 k e y b o a r d _ a r r o w _ d o w n 重 积 分 综 合 性 强 , 集 中 考 察 积 分 技 巧 内 容 包 括 二 重 积 分 , 三 重 积 分 ( 数 一 ) 曲 线 积 分 k e y b o a r d _ a r r o w _ d o w n 曲 线 积 分 是 数 一 的 难 点 内 容 包 括 第 一 类 , 第 二 类 曲 线 积 分 ( 包 含 格 林 公 式 , 路 径 无 关 的 应 用 ) 空 间 曲 线 积 分 曲 面 积 分 k e y b o a r d _ a r r o w _ d o w n f i b e r _ n e w 曲 面 积 分 是 数 一 的 难 点 内 容 包 括 第 一 类 , 第 二 类 曲 面 积 分 ( 包 含 高 斯 公 式 的 应 用 ) 斯 托 克 斯 公 式 计 算 空 间 曲 线 积 分 级 数 k e y b o a r d _ a r r o w _ d o w n 级 数 判 敛 是 高 数 的 难 点 内 容 包 括 正 项 级 数 、 交 错 级 数 抽 象 级 数 的 判 敛 技 巧 幂 级 数 k e y b o a r d _ a r r o w _ d o w n 综 合 性 强 , 是 考 研 的 重 点 内 容 内 容 包 括 求 幂 级 数 的 收 敛 区 间 求 和 函 数 、 和 函 数 展 开 为 幂 级 数 微 分 方 程 k e y b o a r d _ a r r o w _ d o w n 高 数 必 考 内 容 内 容 包 括 一 阶 变 量 可 分 离 / 线 性 / 齐 次 方 程 的 求 解 二 阶 可 降 阶 的 方 程 二 阶 / 高 阶 常 系 数 线 性 方 程 的 求 解 线 性 方 程 解 的 结 构 包 括 历 年 真 题 基 于 真 题 的 多 样 化 练 习 , 为 主 流 复 习 资 料 的 1 0 倍 g r i d _ o f f 线 性 代 数 ( 全 ) 行 列 式 与 矩 阵 k e y b o a r d _ a r r o w _ d o w n 行 列 式 与 矩 阵 运 算 是 线 代 的 基 础 内 容 包 括 递 推 法 计 算 行 列 式 、 变 换 、 展 开 特 殊 公 式 , 伴 随 矩 阵 、 可 逆 矩 阵 秩 与 向 量 k e y b o a r d _ a r r o w _ d o w n 秩 与 向 量 既 是 线 代 核 心 概 念 内 容 包 括 矩 阵 与 向 量 组 的 秩 , 线 性 无 关 、 相 关 、 表 出 极 大 线 性 无 关 组 的 计 算 和 证 明 、 向 量 空 间 ( 仅 数 一 ) 线 性 方 程 组 k e y b o a r d _ a r r o w _ d o w n 综 合 应 用 行 列 式 、 矩 阵 、 向 量 占 分 比 例 高 , 解 答 题 多 内 容 包 括 齐 次 / 非 齐 次 方 程 组 的 判 定 与 求 解 克 拉 默 法 则 特 征 值 k e y b o a r d _ a r r o w _ d o w n 特 征 值 是 线 代 的 重 点 内 容 内 容 包 括 特 征 值 、 特 征 向 量 的 计 算 和 应 用 相 似 矩 阵 的 性 质 、 相 似 对 角 化 、 实 对 称 矩 阵 二 次 型 k e y b o a r d _ a r r o w _ d o w n 概 念 间 关 系 繁 复 , 容 易 混 淆 内 容 包 括 化 标 准 形 、 惯 性 定 理 正 定 二 次 型 、 合 同 矩 阵 c a s i n o 概 率 与 数 理 统 计 ( 全 ) 2 0 1 8 、 2 0 1 9 数 一 、 数 三 区 分 度 最 高 的 解 答 题 占 分 比 例 : 数 一 、 数 三 3 0 分 覆 盖 数 一 、 数 三 【 概 率 与 数 理 统 计 】 2 0 2 1 完 整 大 纲 包 括 历 年 真 题 基 于 真 题 的 多 样 化 练 习 , 近 一 千 道 独 家 练 习 题 , 为 主 流 复 习 资 料 的 4 倍 精 细 化 出 题 , 均 匀 全 面 覆 盖 考 点 组 合 你 不 需 要 做 所 有 题 , 系 统 会 帮 你 选 择 最 快 提 高 的 题 每 天 训 练 1 2 小 时 , 2 星 期 一 个 专 题 就 有 成 效 开 始 训 练 进 一 步 了 解 如 何 在 考 研 数 学 中 取 得 1 4 0 + 的 好 成 绩 ? 新 手 指 南 知 能 行 科 技 官 方 微 信 二 维 码 × 关 注 我 们 技 术 支 持 4 8 小 时 内 回 复 用 户 协 议 隐 私 政 策 © 2 0 1 8 宁 波 知 能 行 科 技 有 限 公 司 浙 I C P 备 1 9 0 0 5 6 7 3 号 1

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