清华大学经济学专业2014考研经验

来源:网络浏览次数:2425发表于2014-07-22

[摘要] 一战北大,败;二战清华,成。政治:70+0,英语一:50+0,数学三:150-0,专业课:130+0,总分400,学过数学极限的人都明白此种表述方法。数学和经济学专业课分数比较满意,所以就说说这个给后来人听,政治一般个水平,似乎没什么好说的,英语则可以忽略了,险些栽在这个科目上。

以下是一位考研过来人的成败经验分享,供大家参考:

背景:一战北大,败;二战清华,成。

政治:70+0,英语一:50+0,数学三:150-0,专业课:130+0,总分400,学过数学极限的人都明白此种表述方法。

数学和经济学专业课分数比较满意,所以就说说这个给后来人听,政治一般个水平,似乎没什么好说的,英语则可以忽略了,险些栽在这个科目上。

数学经验:

09年考试主要是用的大学期间的教材和从同学那借来的07年的陈文灯老师的黄皮书,都是正版,看得比较惬意,李永乐老师的书在网上买了本盗版,到手之后实在惨不忍睹,那个印刷的质量翻开就想合上,因此基本没有看过,不是过李的书不好,而是我贪图便宜买了不好的东西。从开始复习到考试只四个月时间,最后数三考了120多,还算比较满意。

10年是只新买了本10年新版陈文灯教材,其余书则是沿用上次的。个人感觉不同年份的书内容几乎一样,若大纲没有大的动作,辅导书基本上也不会变化,所以手头紧张的同学不必一味求新,去旧书摊上淘几本足矣。

数三包括三部分内容:微积分(精简版高等数学)、线性代数、概率论与数理统计。

复习顺序我是微积分——概率统计——线性代数,因为前两者关系比较紧密,概率中的密度函数、分布函数中要用到微积分、二维随机向量部分要用到二重积分的知识,将这两门连续地复习可以保证内容上的连贯性,若是中间横插了代数,到概率的时候积分的内容可能已经忘了些,效果上不太好。代数的内容相对比较独立,于那两门关系不大,而且它里面概念比较多,对记忆要求较高,因此我将它放在最后复习。

微积分:核心是极限,各种求极限的方法一定要熟悉且熟练,基本上要做到战无不克的地步,这样数学才有希望逼近150。当然,如果不定这么高的目标,那要求自然可以降低些。我在复习时在极限这一部分停留了很长时间,在这一过程中我又将高中的数学教材找出来翻了翻,因为初等函数的性质在考研中是默认你很熟练的,比如对数和反三角函数的一些性质,如果忘了要回去看看,不要怕耽误时间,不把初等函数搞清,后面很难进行。高等数学的脉络大致是这样的:

极限——导数、微分——不定积分,定积分……

一维——偏导、全微——二重积分……

二维——级数——微分、差分方程。

一维中导数和微分是一样的,它们都是由极限的定义引出来的,其实导数就是个极限等式。求导的公式要像吃饭使筷子一样熟练,最好把它们抄在一张纸上,每天看看。积分是微分的逆运算,微分熟悉,积分自然不在话下,不定积分与定积分由牛顿-莱布尼茨公式连接在一起,这样求不定的方法就可以用在求定这里,但定积分有一些特殊的计算方法,比如换元等等,至于广义积分,不过是在牛莱之后再算一个极限而已,没啥技术含量。积分的公式和微分是一样的,只不过是倒过来而已。有一些常用到的、不属于基本公式里的公式要记住,比如tanX、secX、X平方加减a平方的平方根倒数的积分、sinX的n次幂的定积分,圆的积分等等。

二维和一维差不多,扩展了些内容,偏导和全微不过是前者将非目标变量视作常数,后者不这么干而已。二重积分主要是变换积分次序,在这里对初等函数的把握就很重要了,因为积分区域是要靠画图才能看得直观,如果到这突然发现lnX、arctanX曲线画不出来,那赶快捡起高中课本,不然后果很惨很惨地~~

级数部分和数列极限关联比较大,前者是和的极限,后者是通项的极限,不要弄混淆了。{a}和a,不一样的。这里要复习一下数列的知识,特别是等比数列求和公式,这是基础。级数的内容就是折腾,将一个长长的式子合并成一个简单的函数,或者将一个函数展开成一个长长的式子。还是如前面对付导数一样,把e、sin、cos、ln(1+x)、1/(1+x)、(1+x)的a次幂这几个公式抄下来,记住通项,用到的时候利用通项把前几项写出来就可以了。一般说来,题目最多让你写到第四项,大多数在前两项、三项写出之后就搞定了。

微分、差分方程,固定的套路,只需要站对队伍往里套。二次那个有三个公式,比较麻烦的是特解的求法,陈的书里写了算子法,虽然简单,但不建议用。大家还是规规矩矩地用教材中的方法好了,记的方法是根和x的个数是一样的,如果不是根,就是0个x,便不用乘;如果是一个根,就乘上一个x,两个根就乘两个x。

线性代数:行列式的计算方法,核心一点是将其化成三角阵,此处比较麻烦,做题时要万分小心,实质是行和列之间的加减法,掌握好几个模型,一般不会错。

矩阵:关于各种矩阵的定义要搞懂,对称和三角阵是重点,前者在特征值与二次型那频频出现,后者是计算行列式的关键。矩阵有三种变化:转置、逆、伴随,公式大体相同,每个系列中特殊的一个要记住,转置的和等于和的转置、逆相乘等于单位矩阵、伴随相乘等于行列式。矩阵的等价由初等变换引出,左乘行右乘列,性质就是秩相等。矩阵的乘法比较麻烦,细心一点就成。至于矩阵的其他运算及其与行列式的关系,主要是数乘记得要变成n次幂。逆矩阵的计算比较恶劣,麻烦!方法是固定的。代数里面大部分都是方法固定,难点主要在于麻烦,这也是考察的一个方面吧。

向量:无关相关、线性表出,主要是这四个概念,这里定理比较多,我建议最好把这的定理整理出来,也是抄在一张纸上。向量相关的概念要注意秩和极大无关组,计算它们的方法是固定的,不要算错就好。秩可以行列都动,而无关组则只能动一个,列向量动行,这个要注意。向量的计算要注意正交和单位的概念,就是乘完等于0和模等于1,由此引出正交矩阵的概念,正交阵中行列都是单位向量,且之间正交,schmidt正交法是个公式,或者记住推算方法,用时自己推,或者记住公式,用时之间套。

方程组:方阵的cramer法则,可以用来判断参数的取值范围,不等于0就一个根,等于0另说,用等式把参数求出来,然后一个一个谈论。齐次和非齐次的区别在于等号右边的0和非0,如果前面行列式计算比较熟练,这计算跟它相似,只要认真些,问题不大。注意通解的表述方式,一定要注明c是任意常数。

特征值:实质就是解一个方程组,要记住特征值的性质,矩阵变换特征值跟着变,但特征向量不变。一般矩阵特征值无关,对称阵正交,条件苛刻,结论也更苛刻。这里比较麻烦的就是三阶阵的化简,大家一定不要直接展开,在化某一列或行只剩一个非0因子后才可以展开,不然三次方程没法解。矩阵的相似,因为p是由特征向量组成,如果特征向量不够,便不能组成一个可逆阵p,此时便不能相似对角化。这是判断相似对角化的基本,其余定理都是由这个衍生出来的。相似矩阵的性质是特征值多项式相同,由此导致特征值相同,进而衍生出许多性质,因为行列式等于特征值的积,所以行列式相等,由此推开一系列性质。

二次型:就是把一个对称阵相似对角化,不过这里改个名称叫合同,实质计算过程是一样的。概念上的区别是将逆换成转置,要求降低,相似要求特征值相同,这里只要求特征值符号一致,性质也是如此,只能推出惯性指数一致。

代数里概念比较多,计算复杂,要求大家一定要细心,题目做完之后要代入检查一下,比如算出一个逆矩阵之后把它们俩乘一下看是否等于E,算出伴随之后乘看等不等于行列式等等。检查要从结论入手,切不要将原来的过程重赖一次,那样基本看不出来错误。意思是求出逆之后乘一下,而不是再做一边行变换。概率:前面一部分主要是高中的内容,我不知道是不是全国都学这个,我高中时学过概率,古典概型主要是加法原理和乘法原理的运用,一步完成就是加法,多步完成就是乘法。排列和组合的区别从名称上就能看出来,排列是取出之后还要排一下,组合则是取出之后就完事,所以组合要在排列的基础上除以一个阶乘数。几何概型就是算面积相除(一维简单三维复杂,所以二维平面是重点)。条件和独立是常考的内容,条件里面有两个公式:全概和贝耶斯,没得说,理解并记住;独立是惟一一个用概率定义事件的概念,也就是说,通过概率来判断事件关系只有独立这么一个。其他的,比如说概率为0是不是不可能事件、1是不是必然事件?不对,因为这些事件不是通过概率定义的,反例就是连续型里面取出一个点,这个点的概率是0,但它可以发生,不是不可能事件;余下的事件概率是1,但它不是必然,因为有个点被取出去了。至于为何如此,原因在于连续型样本空间是无穷的,任意一个有限数除以无穷大都是0。

随机变量与向量:一个是一维,一个是二维,相当于一个是一元微积分、一个是二元微积分,计算方法上是对应的。分布函数,分布表和密度函数,前者是通用的,后两者一个对应离散型一个对应连续型,离散求分布是加法,连续求分布是积分。常用的几个分布要记住,泊松、伯努利、均匀、正态常考。二维分布比一维多了边缘和条件的概念,边缘分布就是二维两个变量中其中一个的分布,至于求各种分布函数,无非是二重积分的计算,只要学会方法,往里套就成了。

数字特征:期望、方差、协方差、相关系数,后两个是二维特有的。期望的计算公式分为离散型与连续性,一个是连加、一个是积分。方差是通过期望定义的,平方的期望减去期望的平方。复习到这大家就可以看到,微积分与概率内容上是高度相关的,如果微积分复习得好,这里计算的部分就迎刃而解,概率里遇到的问题应该是如何分析问题、列出方程,千万不要遇到说“这个积分不会算”,如果碰到这样的问题,那就该回去找微积分了。独立和相关系数,独立是更强的概念,相关只是衡量线性关系,至于有没有其他关系,相关系数就体现不出来了。所以独立能推出系数为0,反之不成。

大数定律和中心极限定理:背下来就可以了,记住前提条件和结论,一般题不难。

统计:简单随机抽样得出简单随机样本,后者的性质是相互之间独立、与总体同分布。三个常用分布,X方、F、t分布,记住三者的定义,X方的期望与方差、F的倒数性质,因为常用。正态总体的抽样分布有两个公式、一个性质:均值服从正态、方差服从X方;均值与方差独立。参数估计有两个方法,矩估计和最大似然估计,前者没啥技术含量,很简单;后者是用ln化简之后求最值,如果是单调,那么就取max或min就可以了。

数学部分先做了一个内容概要,复习步骤前面已经说了,我是微积分——概率——代数这样进行的,辅导书主流的就陈和李,李的书由于盗版我基本没看,主要依托陈的了。待内容复习结束之后就要大量做题,我有基础500、客观1500、主观500,从题目中找出不足,错题要记下来,并且把自己错的地方标注出来。我有一个方法是做题的时候每一个等号上面都写上依据,比如依据××中值定理得出、依据××定理得出,这样保证每一步都有根据,错误的几率就减少了。后期一定要做些模拟题,而且要定时定量,数学是第二天上午考,那么就按照考研的时间每周做两套,这是后话,如果有机会,会专门再写个后期的。