考研数学之三大计算特训
合集 · 计算特训 (2)
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- P157 · 专题11渐近线解题思路
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Description
计算特训来啦,很基础但很重要,一定练到位!
Comments
今年的做题打卡赢学习奖励来啦,今年题目比去年更全面(去年是直接做的1000题和880的题型分类,今年是我从市面各大习题册、真题和模拟卷中挑选的典型题目来供大家练习)打卡规则请看图,
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三大计算特训之零比零型专题 做题笔记 本次完成零比零型极限专题训练,在做题过程中暴露了不少问题:等价无穷小替换条件掌握不牢,经常在加减运算中随意替换;泰勒展开时对展开阶数判断不准确,导致计算结果出错;部分题型洛必达法则与等价无穷小结合使用不够熟练,计算步骤繁琐还容易粗心算错。后续会针对性复盘错题,牢记解题规则,规范书写步骤,加强基础计算训练。
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导数计算和积分计算没有例题讲解嘛?
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三大计算特训之无穷比无穷型专题+做题笔记 day2 存在问题:前期容易忽略洛必达法则的适用前提,对加减式抓大头的判定条件掌握不牢;复杂无穷大比较、变上限积分极限题的拆解思路不够清晰,容易出现化简失误。 学会内容:熟练掌握抓大头、洛必达法则求解无穷比无穷型极限;分清连续与离散变量的解题区别,牢记无穷大阶数比较规律;规避洛必达滥用、加减抓大头抵消等易错点,复杂极限的化简与计算能力明显提升。
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[微笑]是我理解的那本《三大计算》吗?一战写过,真觉得这本书质量非常的低下,这个作者写的139系列也比较逆天,各种手写版印刷,然后水页数卖钱的好手[热]远哥不如好好更新1000B和880
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三大计算特训之求导数 专题+做题笔记 这次做求导题,我发现自己主要问题就是公式记得不熟,做题步骤爱跳步。复合函数链式求导经常少乘一层,隐函数求导的时候,两边同时求导容易漏项、符号搞错;反函数、参数方程的二阶导数公式记混了,不会一步步推导。还有遇到抽象函数、变上限积分结合求导的综合题,反应慢,容易绕晕。计算上也总粗心,分式、根式化简老是算错,整体就是基础公式不牢,做题不够稳,后续得多练基础求导步骤,不跳步,把每种题型的套路吃透。 头一次觉得求导也这么难………
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三大计算特训之渐近线 专题+做题笔记 主要存在考虑方向不够全面、容易忽略正负无穷和单侧极限的问题,同时计算时步骤跳度过快,会出现粗心失误,对复杂函数的渐近线判断不够严谨,还经常忘记先梳理定义域,导致遗漏铅直渐近线,后续做题要放慢节奏,逐项分类讨论,规范计算步骤,避免细节漏洞。
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三大计算特训之幂指指型 专题+做题笔记 本次做幂指型极限专题练习 问题:一是等价无穷小乱用,分不清乘除才能替换、加减不能随便代换,对高阶无穷小阶数判断不准; 二是洛必达法则使用不规范,不会先定型再用法则,多项和式求导容易漏项算错; 三是换元、抓大头、泰勒展开这些简便方法运用不熟练,只会硬算步骤繁琐还易出错; 四是对x\ln x、反三角等价、积分求极限等常用结论记忆不牢。做题时经常不先判断极限类型,直接上手计算,导致思路混乱、中途算错。后续要养成先定型、再选方法,优先等价无穷小和换元,谨慎使用洛必达,牢记常用极限结论,规范每一步步骤,减少凭感觉做题的情况。
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三大计算特训之无穷➖无穷型专题+做题笔记 day4 写完无穷减无穷型极限专题练习后,发现自己的做题正确率惨不忍睹。 问题是:对∞−∞型极限的核心处理思路(通分、倒代换、提因子)理解不到位,泰勒展开精度把控不足,等价无穷小的替换边界模糊,经常出现乱替换、跳步骤的错误。通过这次极限训练找到了自己的薄弱点以及知识漏洞,后续会回归核心知识点,针对性复盘每类题型的解题逻辑,加强刷题训练,稳步提升计算能力。
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老师请问这道题为什么在积分里用等价就不行呢,虽然结果是正确的
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三大计算特训之无穷小 专题+做题笔记 这次做等价无穷小相关题目,整体知识点多、不会的题型也不少,解题主要依靠等价无穷小替换和泰勒展开两种方法。 问题:自己遇到把握不准、容易出错的地方,就习惯性全都用泰勒展开硬做,虽然不容易出错,但思路绕弯、计算量大。后续做题要学会灵活取舍:乘除结构优先用等价无穷小快速替换,加减、复合或不确定阶数的题型再用泰勒展开兜底,分清两种方法的适用场景,减少盲目展开,精简计算步骤,提高做题效率和准确率。
三大计算特训之零*无穷型专题+做题笔记 day3 本次完成了零乘无穷型极限的专题习题训练,整体完成情况尚可,大部分常规题型能够独立完成。 问题: 1.拉格朗日中值定理运用困难:遇到需要用拉氏定理求解的极限题(无法快速识别适用场景 也不太会运算。 2. 夹逼准则使用生疏:面对带取整函数【x】、多式放缩类极限题,难以精准找到放缩的上下界,不会根据极限趋势调整放缩大小。 提升 1 泰勒展开 等价无穷小感觉运用都越来越熟练了。 改进 要进行针对性复盘拉格朗日中值定理在极限中的应用题型,总结适用特征与固定解题步骤,整理典型例题反复练习 梳理夹逼准则的放缩技巧,积累取整函数、根式、分式等常见放缩模型,通过专项训练提升放缩能力。