海南大学2015考研大纲：高等数学（非统考）

一、考试性质

海南大学 2015 年硕士研究生入学考试初试科目。

二、考试时间

180 分钟。

三、考试方式与分值

闭卷、笔试。满分 150 分。

四、 考试内容

第一部分 高等数学( 80 分)

第一章 函数、极限、连续

1. 理解函数的概念，掌握函数的表示法，会建立应用问题中的函数关系。

2. 了解函数的有界性、单调性、周期性和奇偶性。

3. 理解复合函数及分段函数的概念，了解反函数及隐函数的概念。

4. 掌握基本初等函数的性质及其图形，了解初等函数的概念。

5. 了解数列极限和函数极限(包括左极限和右极限)的概念。

6. 了解极限的性质与极限存在的两个准则，掌握极限四则运算法则，掌握利用两个重要极限求极限的方法。

7. 理解无穷小量的概念和基本性质，掌握无穷小量阶的比较方法，了解无穷大量的概念及其与无穷小量的关系。

8. 理解函数连续性的概念，会判别函数间断点的类型。

9. 了解连续函数的性质和初等函数的连续性，理解闭区间上连续函数的性质(有界性、最大值和最小值定理、介值定理)，并会应用这些性质。

第二章 一元函数微分学

1.理解导数的概念及可导性与连续性之间的关系，了解导数的几何意义，会求平面曲线的切线方程和法线方程。

2.掌握基本初等函数的导数公式、导数的四则运算法则及复合函数的求导法则，会求分段函数的导数，会求隐函数的导数。

3.了解高阶导数的概念，掌握二阶导数的计算方法。

4.了解微分的概念以及导数与微分之间的关系，会求函数的微分。

5.理解罗尔(Rolle)定理和拉格朗日(Lagrange)中值定理。

6.掌握洛必达法则求极限的方法。

7.掌握函数单调性的判别方法。 掌握函数极值、最大值和最小值的求法及应用。

8.会用导数判断函数图形的凹凸性，会求曲线的拐点和渐近线。

第三章 一元函数积分学

1.理解原函数与不定积分的概念，掌握不定积分的基本性质和基本积分公式，掌握不定积分的换元积分法和分部积分法。

2.了解定积分的概念和基本性质，了解定积分中值定理，理解积分上限函数并会求它的导数，掌握牛顿-莱布尼茨公式以及定积分的换元积分法与分部积分法。

3.会利用定积分计算平面图形的面积和旋转体的体积。

4.了解无穷区间上的反常积分的概念，会计算无穷区间上的反常积分。

第四章 多元函数微积分学

1.了解多元函数的概念，了解二元函数的几何意义。

2.了解二元函数的极限与连续的概念。

3.了解多元函数偏导数与全微分的概念，会求多元复合函数一阶、二阶偏导数，会求全微分，会求多元隐函数的偏导数。

4.了解多元函数极值和条件极值的概念，掌握多元函数极值存在的必要条件，了解二元函数极值存在的充分条件。

5.了解二重积分的概念与基本性质，掌握二重积分的计算方法(直角坐标系、极坐标系)。

第五章 常微分方程

1.了解微分方程及其阶、解、通解、初始条件和特解等概念。

2.掌握可分离变量的微分方程和一阶线性微分方程的求解方法。

第二部分 线性代数( 36 分)

第一章 行列式

1.了解行列式的概念，掌握行列式的性质。

2.会应用行列式的性质计算行列式。

第二章 矩阵

1.理解矩阵的概念，了解单位矩阵、对角矩阵、三角矩阵的定义及性质，了解对称矩阵、 反对称矩阵及正交矩阵的定义和性质。

2.掌握矩阵的线性运算、乘法、转置以及它们的运算规律，了解方阵的幂与方阵乘积的行列式的性质。

3.理解逆矩阵的概念，掌握逆矩阵的性质以及矩阵可逆的充分必要条件，了解伴随矩阵的概念，会用伴随矩阵求逆矩阵。

4.了解矩阵的初等变换、 初等矩阵及矩阵等价的概念，理解矩阵的秩的概念，掌握用初等变换求矩阵的逆矩阵和秩的方法。

第三章 向量组的线性相关与无关

1.了解向量的概念，掌握向量的加法和数乘运算法则。

2.理解向量的线性组合与线性表示、向量组线性相关、线性无关等概念，掌握向量组线性相关、线性无关的有关性质及判别法。

3.理解向量组的极大线性无关组和秩的概念，会求向量组的极大线性无关组及秩.

4.了解向量组等价的概念，了解矩阵的秩与其行(列)向量组的秩之间的关系。

第四章 线性方程组

1.会用克莱姆法则解线性方程组。

2.掌握非齐次线性方程组有解和无解的判定方法。

3.理解齐次线性方程组基础解系的概念，掌握齐次线性方程组的基础解系和通解的求法。

4. 掌握非齐次线性方程组解的结构及求通解的方法。

5.掌握用初等行变换求解线性方程组的方法。

第五章 矩阵的特征值和特征向量

1.理解矩阵的特征值、 特征向量的概念，掌握矩阵特征值的性质，掌握求矩阵特征值和特征向量的方法。

2.了解矩阵相似的概念和相似矩阵的性质，了解矩阵可相似对角化的充分必要条件，会将矩阵化为相似对角矩阵。

3.了解实对称矩阵的特征值和特征向量的性质。

第三部分 概率论与数理统计( 34 分)

第一章 随机事件和概率

1.了解样本空间的概念，理解随机事件的概念，掌握事件的关系与运算。

2.理解概率、条件概率的概念，掌握概率的基本性质，会计算古典型概率，掌握概率的加法公式、乘法公式、全概率公式以及贝叶斯(Bayes)公式。

3.理解事件的独立性的概念，掌握用事件独立性进行概率计算方法。 理解独立重复试验的概念及与其有关事件概率的计算方法。

第二章 随机变量及其分布

1.理解随机变量的概念， 理解分布函数的概念及性质， 会计算与随机变量相联系的事件的概率。

2.理解离散型随机变量及其概率分布的概念，掌握 0-1 分布、 二项分布、泊松(Poisson)分布及其应用。

3.理解连续型随机变量及其概率密度的概念，掌握均匀分布、正态分布、指数分布及其应用。

4.会求一维随机变量函数的分布。

第三章 二维随机变量及其分布

1.理解二维随机变量的概念， 理解二维随机变量的分布的概念和性质，理解二维离散型随机变量的概率分布和边缘分布，理解二维连续型随机变量的概率密度和边缘密度，会求与二维离散型变量相关事件的概率。

2.理解随机变量的独立性的概念，了解随机变量相互独立的条件。

3.了解二维均匀分布，了解二维正态分布的概率密度。

4、会求两个独立随机变量和的分布。

第四章 随机变量的数字特征

1.理解随机变量数字特征(数学期望、方差、标准差、矩、协方差、相关系数)的概念，会运用数字特征的基本性质，并掌握常用分布的数字特征。

2.会求随机变量简单函数的数学期望。

第五章 大数定律和中心极限定理

1.了解切比雪夫不等式。

2.了解切比雪夫大数定律和伯努利大数定律。

3.了解棣莫弗-拉普拉斯定理(二项分布以正态分布为极限分布)和列维-林德伯格定理(独立同分布随机变量序列的中心极限定理)。

第六章 数理统计的基本概念

1.了解总体、简单随机样本、统计量、样本均值、样本方差及样本矩的概念。

2.了解分布、分布和分布的概念和性质，了解分位数的概念并会查表计算。

3.了解正态总体的常用抽样分布。