1.高數(shù)

　　(1)知識多

　　高數(shù)復習需花費多的時間，它的成敗直接關系到考研的成敗。

　　(2)模塊感清晰

　　高數(shù)的題會了一道，一類的就會了。如冪級數(shù)求和展開，記住常見的幾個泰勒級數(shù)公式，會過基本變形或求導求積把已知函數(shù)(或級數(shù))朝常見公式轉化，這類問題就基本解決了。而線代不是這樣，基本類型題目會了。

　　2.概率

　　概率的知識結構是個倒樹形結構。第一章隨機事件與概率是基礎，在此基礎上引入隨機變量，而分布是隨機變量的描述方式。第二章和第三章介紹隨機變量及分布。分布描述了隨機變量全部的信息，而數(shù)字特征僅描述了部分信息(如離散型隨機變量的數(shù)學期望可以理解成該隨機變量在概率意義下的平均值)。之后討論整個概率的理論基礎––大數(shù)定律和中心極限定理。概率論部分就到此為止了。數(shù)理統(tǒng)計看成對概率論的應用。

　　3.線代

　　線代的知識結構是個網(wǎng)狀結構：知識點之間的聯(lián)系非常多，交錯成一個網(wǎng)狀。以矩陣A可逆為例，請大家考慮一下有哪些等價條件。從向量組的角度，為矩陣A的列向量組(或行向量組)線性無關從行列式的角度，為矩陣A的行列式不為零從線性方程組的角度，為Ax=0僅有零解(或Ax=b有唯一解)從二次型的角度，為A轉置乘A正定從秩的角度，為矩陣的秩為矩陣的階數(shù)從特征值的角度，為矩陣的特征值不含零。不難發(fā)現(xiàn)，以矩陣可逆這個基本的概念可以把整個線代串起來。

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