2015考研联考数学六大基础概念

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掌握基础知识，包括深刻理解基本概念和定理、熟练运用基本数学方法。联考数学95%以上的题都是考基础知识。不做偏题做难题，不求做多，但求做透。什么是偏题?仅就一个非基本概念一直挖下去特别深就是偏题目。比如某些N阶行列式。什么是好的难题?要用多个基本概念巧妙结合才能解决的问题就是好题。比如概率题中用到了数列和微积分。
　　对于数学我还是强调基本功，在复习数学的一步，我选择了看大学时期的课本，尽量的把课本上定理和概念的来龙去脉弄清楚，尽量准确和清楚的理解概念和公式，这样你就会体会到概念的本质，即使是难的、复杂的题也是能够分解成为若干个小概念的;课后的题，我也尽量做了，因为课后题和参考书上的题有点不同的是它是按你的由不知到知、由浅入深的学习进度安排的，所以在深度和难度上的连续性比较好，不象许多的参考书，题目的安排是以读者已有一定的概念基础为思路的，所以跳跃性较大，不利于打好基本功，尤其是对于数学基础较薄弱的同学，从基础开始尤为重要。基础知识这么重要，那么哪些内容属于基础知识呢? 对不起，没有捷径，机工版教材上讲的都是基础知识。我这里只能选几个主题说一下。
　　1、集合的概念
　　集合是数学中重要的概念，是整个数学的基础。我印象中，集合的定义是：集合是具有相同性质的元素的集体。这个定义属于循环定义，因为集体就是集合。我的理解是：把一些互不相同的东西放在一起，就组成一个集合。唯一的要求是“互不相同”。集合中的元素可以是毫不相干的。元素可以是个体，也可以是一个集合， 比如1，2，{1，2}就构成一个集合，集合中有三个元素，两个是个体，一个是集合。元素可以是数对，(x,y)是一个数对，代表二维坐标系中的一个点。如果集合中的元素没有共同的特征，要完整地描述一个集合，我们被迫列出集合中的每一个元素，如{一阵风，一匹马，一头牛};如果存在相同的特征，描述就简单多了，如{所有正整数}、{所有英国男人}、{所有四川的下过马驹的红色的母马}，不用一一列举。区间是特殊的集合，专门用来表示某些连续的实数的集合。集合在逻辑中的应用也十分广泛，学好了集合，数学和逻辑都能提高，起到“两个男人并排坐在石头上”的作用。集合中元素的个数是集合的重要特征。如果两个集合的元素能有一一对应的关系，那么这两个集合元素的个数就是相等的。在我们平时数物品的数量时，说1，2，3，4，5，一共有5个，这时我们就是在把物品的集合与集合(1，2，3，4，5)建立一一对应的关系，正是因为物品数量与集合(1，2，3，4，5)的元素个数相等，所以我们才说物品共有5个。集合分为有限集合和无限集合，元素的个数一般是针对有限集合说的。对无限集合来说，有很多不同之处。比如{所有的正整数}与{所有的正偶数}，后者只是前者的一个子集，但两者存在一一对应的关系，因此元素个数“相等”。而{所有整数}与{所有实数}则不可能建立一一对应的关系，因为它们的无限的级别是不同的。对两个无限集合，我们只强调是否能一一对应，不说元素个数是否相等。两个集合有交集和并集的关系。交集是同时在两个集合中的所有元素的集合，例如{中国人}交{男人}={中国男人}，{韩国俊男}交{韩国美女}={河利秀}。并集是在其中任一个集合中的所有元素的集合。因为集合中的元素不能重复，所以取并集时要去掉重复了的元素，A并B的元素个数=A的元素个数+B的元素个数-A交B的元素个数。
　　2、函数的概念
　　如果集合A中的每一个元素，按照某种对应关系，在集合B中都有唯一的对应元素，那么这种对应关系被称为A到B的函数。例如Y=2X，Y=X^2都建立了{全体实数}到{全体实数}的函数关系，如果用f代表对应关系，则函数表述为：f(x)=2x, f(x)=x^2。 如果A中的某些元素，不能对应B中唯一的元素，则不存在函数关系。比如{所有小偷}与{所有失主}，因为某些小偷偷过很多不同失主的东西。函数的定义域和值域。MBA数学只考虑实数。所有能使函数有意义的实数的集合，构成函数的定义域，即上面的集合A。F(X)=X^(1/2)定义域为{X/ X=0}，F(X)=1/X定义域为{X/ X=0}，F(X)=LN(X)定义域为{X/ X0}。如果函数中同时包括几类简单函数，则定义域是各类函数定义域的交集。定义域按照对应关系，能对应的所有实数的集合，构成函数的值域。定义域、对应关系、值域，三者构成一个函数。定义域中的每一个元素，与其在值域中对应的元素，组成一个数对，由二维坐标系中的一个点来表示。所有这样的点形成了函数的图象。图象能直观地表现函数的对应关系，大家应该熟悉幂函数、指数函数、对数函数的基本图象。要求高的同学可以进一步掌握图象的平移、反射、旋转。奇函数和偶函数的定义不说了，要注意的是奇函数和偶函数的定义域必须关于原点对称。F(X)=X，X为任意实数 是奇函数，如果限定X属于[-3，5]，那函数就不是奇函数了。　　反函数。如果集合A中的每一个元素，按照某种对应关系，在集合B中都有唯一的对应元素;而B中的每一个元素，在A中都有唯一的元素与之对应。则A到B的对应关系是可逆的，A到B的对应关系是原函数，B到A的对应关系是反函数。对于连续的函数来说，只有绝对增函数或绝对减函数，才存在反函数，否则A中必有两个元素，在B中对应同一元素。对于不连续的函数则没有上述限制。复合函数。集合A中的元素，按一种函数对应到集合B，B中的相应元素，再按另一种函数对应到集合C，后形成集合A到集合C的对应关系，称为复合函数。
　　3、数列的概念
　　数列是一种特殊的函数，其定义域为全体或部分自然数。数列的通项公式A(N)就是一个函数，求出通项公式，等于求出了数列的任一项。数列的前N项和S(N)(N=1，2，。。。)构成了一个新的数列，知道S(N)的公式，通过A(1)=S(1)，A(N)=S(N)-S(N-1)就能求出原数列的通项公式。 　　MBA数学主要考察等差数列和等比数列。有些数列不是等差数列或等比数列，但经过改造后可构造出等差数列或等比数列，如A(1)=1，A(N+1)=2A(N)+1。这个数列的每一项都加上1，就成为等比数列了，通项公式为2^N，因此原数列通项公式为：A(N)=2^N-1其他常见的数列包括A(N)=N^3, A(N)=N!/(N-K)!，A(N)=1/[N(N-1)]等，都有相应的办法能处理。

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　　4、极限、连续、导数、积分的概念
　　极限的概念是整个微积分的基础，需要深刻地理解，由极限的概念才能引出连续、导数、积分等概念。极限的概念首先是从数列的极限引出的。对于任意小的正数E，如果存在自然数M，使所有N》M时，A(N)-A都小于E，则数列的极限为A。极限不是相等，而是无限接近。而函数的极限是指在X0的一个临域内(不包含X0这一点)，如果对于任意小的正数E，都存在正数Q，使所有(X0-Q，X0+Q)内的点，都满足F(X)-A《E，则F(X)在X0点的极限为A。很多求极限的题目都可以用极限的定义直接求出。
　　例如F(X)=(X^2-3X+2)/(X-2), X=2不在函数定义域内，但对于任何X不等于2，F(X)=X-1，因此在X无限接近2，但不等于2时，F(X)无　限接近1，因此F(X)在2处的极限为1。
　　连续的概念。如果函数在X0的极限存在，函数在X0有定义，而且极限值等于函数值，则称F(X)在X0点连续。以上的三个条件缺一不可。
　　在上例中，F(X)在X=2时极限存在，但在X=2这一点没有定义，所以函数在X=2不连续;
　　如果我们定义F(2)=1，补上“缺口”，则函数在X=2变成连续的;
　　如果我们定义F(2)=3，虽然函数在X=2时，极限值和函数值都存在，但不相等，那么函数在X=2还是不连续。　　由连续又引出了左极限、右极限和左连续、右连续的概念。函数值等于左极限为左连续，函数值等于右极限为右连续。如果函数在X0点左右极限都存在，且都等于函数值，则函数在X=X0时连续。这个定义是解决分段函数连续问题的重要的、几乎是唯一的方法。　　如果函数在某个区间内每一点都连续，在区间的左右端点分别左右连续(对闭区间而言)，则称函数在这个区间上连续。
　　导数的概念。导数是函数的变化率，直观地看是指切线的斜率。略有不同的是，切线可以平行于Y轴，此时斜率为无穷大，因此导数不存在，但切线存在。
　　导数的求法也是一个极限的求法。对于X=X0，在X0附近另找一点X1，求X0与X1连线的斜率。当X1无限靠近X0，但不与X0重合时，这两点连线的斜率，就是F(X)在X=X0处的导数。关于导数的题目多数可用导数的定义直接解决。教科书中给出了所有基本函数的导数公式，如果自己能用导数的定义都推导一遍，理解和记忆会更深刻。其中对数的导数公式推导中用到了重要极限：limx0 (1+x)^(1/x)=e。
　　导数同样分为左导数和右导数。导数存在的条件是：F(X)在X=X0连续，左右导数存在且相等。这个定义是解决分段函数可导问题的重要的、几乎是唯一的方法。
　　如果函数在某个区间内每一点都可导，在区间的左右端点分别左右导数存在(对闭区间而言)，则称函数在这个区间上可导。
　　复合函数的导数，例如f[u(x)]，是集合A中的自变量x，产生微小变化dx，引起集合B中对应数u的微小变化du，u的变化又引起集合C中的对应数f(u)的变化，则复合函数的导函数f’[u(x)]=df(u)/dx=df(u)/du * du/dx=f’(u)*u‘(x)
　　导数在生活中的例子常见的是距离与时间的关系。物体在极其微小的时间内，移动了极其微小的距离，二者的比值就是物体在这一刻的速度。对于自由落体运动，下落距离S=1/2gt^2，则物体在时间t0的速度为V(t0)=[S(t0+a)-S(t0)]/a, 当a趋近于0时的值，等于gt0; 而速度随时间的增加而增加，变化的比率g称为加速度。加速度是距离对时间的二阶导数。
　　从直观上看，可导意味着光滑的、没有尖角，因为在尖角处左右导数不相等。有笑话说一位教授对学生抱怨道：“这饭馆让人怎么吃饭?你看这碗口，处处不可导!”　　积分的概念。从面积上理解，积分就是积少成多，把无限个面积趋近于0的线条，累积在一起，就成为大于0的面积。我们可以把一块图形分割为狭长的长方形(长方形的高度都取函数在左端或右端的函数值)，分别计算各个长方形的面积再加总，可近似地得出图形的面积。当我们把长方形的宽度设定得越来越窄，计算结果就越来越精确，与图形实际面积的差距越来越小。如果函数的积分存在，则长方形宽度趋近于0时，求出的长方形面积总和的极限存在，且等于图形的实际面积。这里又是一个极限的概念。
　　如果函数存在不连续的点，但在该点左右极限都存在，函数仍是可积的。只要间断点的个数是有限的，则它们代表的线条面积总和为0，不影响计算结果。
　　在广义积分中，允许函数在无限区间内积分，或某些点的函数值趋向无穷大，只要积分的极限存在，函数都是可积的。
　　严格地说，我们只会计算长方形的面积。从我们介绍的积分的求法看，我们实际上是把求面积化为了数列求和的问题，即求数列的前N项和S(N)，在N趋近于无穷大时的极限。很多时候，求积分和求无限数列的和是可以相互转换的。当我们深刻地理解了积分的定义和熟练地掌握了积分公式之后，我们同样可用它来解决相当棘手的数列求和问题。
　　例如：求LIM Nà正无穷大时，1/N*[1+1/(1+1/N)+1/(1+2/N)+。。。+1/(1+(N-1)/N)+1/2]的值。
　　看似无从下手，可当我们把它转化为一连串的小长方形的面积之后，不禁会恍然大悟：这不是F(X)=1/X在[1，2]上的积分吗?从而轻松得出结果为ln2。
　　除了基本的积分公式外，换元法和分步法是常用的积分方法。换元积分法的实质是把原函数化为形式简单的复合函数;分步积分法的要领是：在∫udv=uv-∫vdu中，函数u微分后应该变简单(比如次数降低)，而函数v积分后不会变得更复杂。
　　5、排列、组合、概率的概念
　　排列、组合、概率都与集合密切相关。排列和组合都是求集合元素的个数，概率是求子集元素个数与全集元素个数的比值。
　　以常见的全排列为例，用S(A)表示集合A的元素个数。用1、2、3、4、5、6、7、8、9组成数字不重复的九位数，则每一个九位数都是集合A的一个元素，集合A中共有9!个元素，即S(A)=9! 　　如果集合A可以分为若干个不相交的子集，则A的元素等于各子集元素之和。把A分成各子集，可以把复杂的问题化为若干简单的问题分别解决，但我们要详细分析各子集之间是否确无公共元素，否则会重复计算。　　集合的对应关系
　　两个集合之间存在对应关系(以前学的函数的概念就是集合的对应关系)。如果集合A与集合B存在一一对应的关系，则S(A)=S(B)。如果集合B中每个元素对应集合A中N个元素，则集合A的元素个数是B的N倍(严格的定义是把集合A分为若干个子集，各子集没有共同元素，且每个子集元素个数为N，这时子集成为集合A的元素，而B的元素与A的子集有一一对应的关系，则S(A)=S(B)*N
　　例如：从1、2、3、4、5、6、7、8、9中任取六个数，问能组成多少个数字不重复的六位数。
　　集合A为数字不重复的九位数的集合，S(A)=9!
　　集合B为数字不重复的六位数的集合。
　　把集合A分为子集的集合，规则为前6位数相同的元素构成一个子集。显然各子集没有共同元素。每个子集元素的个数，等于剩余的3个数的全排列，即3!
　　这时集合B的元素与A的子集存在一一对应关系，则
　　S(A)=S(B)*3!
　　S(B)=9!/3!　　组合与排列的区别在于，每一个组合中的各元素是没有顺序的。无论这些元素怎样排列，都只当作一种组合方式。所以在计算组合数的时候，只要分步，就意味有次序。取N次，N件物品的N!种排列方式都会被当作不同选法，该选法就重复计了N!次。比如10个球中任取三个球，取法应该是C(10，3)，但如果先从10个中取一个，得C(10，1)，再从9个中取一个得C(9，1)，再从8个中取一个得C(8，1)，再相乘结果成了P(10，3)，结果增大了3!倍。　　概率的概念。在有限集合的情况下，概率是子集元素个数与全集元素个数的比值。在无限集合的情况下，概率是代表子集的点的面积与代表全集的点的面积的比值。
　　概率分布函数可以描述概率分布的全貌。离散型的概率分布是一组数列，计算事件发生的概率、数学期望和方差都使用数列的计算方法。连续型的概率分布是一个函数， 它等于概率密度函数的积分，计算事件发生的概率、数学期望和方差都使用积分的计算方法。
　　概率的概念不难理解，解题能力决定于对数列和积分中的方法掌握的熟练程度。
　　6、线性代数的相关概念
　　向量是一组数，代表从原点向一个点引出的有方向的线段。在平面上容易理解，(X，Y)代表从原点从点(X，Y)引出的线段;三维空间中的向量也好理解，伸出胳膊随便指向一个方向，就是一个向量。超过三维的向量就只能靠想象了。
　　向量之间线性相关的定义是这样的，对于向量B和一组向量A1，A2，。。。，AN，如果存在一组不全为0的数L1，L2，。。。，LN，使B=L1A1+L2A2+。。。+LNAN，则称向量B与向量组A线性相关，否则称向量B与向量组A线性无关。B与A线性相关，即B是A的一个线性组合。如三维空间中的任一向量K(X，Y，Z)，都是向量组A1(1，0，0)、A2(0，1，0)、A3(0，0，1)的一个线性组合，因为K=XA1+YA2+ZA3。上述定义对解决线性相关的问题非常重要，必须深刻理解。
　　极大无关组的概念。极大无关组是一组向量A1，A2，。。。，AN中选出的部分向量，组成新的向量组，假定叫向量组S。S满足：A中的任一向量都与S线性相关(保证S的极大性)，S中的任一向量与S中其余的向量线性无关(保证S的无关性)。则S为A的一个极大无关组。
　　向量组中可能存在多个极大无关组。假设三维空间中的所有向量组成一个向量组，
　　则向量组A1(1，0，0)、A2(0，1，0)、A3(0，0，1)是其中的一个极大无关组。向量组B1(1，0，0)、B2(0，2，0)、B3(0，0，3)同样是极大无关组。只要选出的三个向量组成的行列式值不为0，就都是一个极大无关组。对于任意维空间，极大无关组可看作一组向量中选出的一组坐标系，每个向量都是这组坐标系中的一个点。
　　矩阵是一组向量排成的长方形。这组向量中，极大无关组中含有的向量的个数称为矩阵的秩。如果每个向量都视为一条信息，矩阵的秩就是矩阵包含的信息量的条数。极大无关组之外的向量，代表无效信息，因为它们可以由极大无关组中的信息表示出来。
　　理解了基本概念，对基本数学方法就更容易掌握。初等数学是高等数学的基础，高等数学除了多出新的概念之外，运用的都是初等数学的方法。数列和微积分又是概率论的基础。