考研數學證明題的解答技巧總結

來源:文萃谷 2.18W

我們在進行考研數學的備考時,面對證明題的複習,我們需要掌握好技巧。小編為大家精心準備了考研數學證明題的解答參考資料,歡迎大家前來閲讀

考研數學證明題的解答技巧總結

  考研數學證明題三個解答方法總結

一、結合幾何意義記住基本原理

重要的定理主要包括零點存在定理、中值定理、泰勒公式、極限存在的兩個準則等基本原理,包括條件及結論。

知道基本原理是證明的基礎,知道的程度(即就是對定理理解的深入程度)不同會導致不同的推理能力。如2006年數學一真題第16題(1)是證明極限的存在性並求極限。只要證明了極限存在,求值是很容易的,但是如果沒有證明第一步,即使求出了極限值也是不能得分的。因為數學推理是環環相扣的,如果第一步未得到結論,那麼第二步就是空中樓閣。這個題目非常簡單,只用了極限存在的兩個準則之一:單調有界數列必有極限。只要知道這個準則,該問題就能輕鬆解決,因為對於該題中的數列來説,“單調性”與“有界性”都是很好驗證的。像這樣直接可以利用基本原理的證明題並不是很多,更多的是要用到第二步。

二、藉助幾何意義尋求證明思路

一個證明題,大多時候是能用其幾何意義來正確解釋的,當然最為基礎的是要正確理解題目文字的含義。如2007年數學一第19題是一個關於中值定理的證明題,可以在直角座標系中畫出滿足題設條件的函數草圖,再聯繫結論能夠發現:兩個函數除兩個端點外還有一個函數值相等的點,那就是兩個函數分別取最大值的點(正確審題:兩個函數取得最大值的點不一定是同一個點)之間的一個點。這樣很容易想到輔助函數F(x)=f(x)-g(x)有三個零點,兩次應用羅爾中值定理就能得到所證結論。再如2005年數學一第18題(1)是關於零點存在定理的證明題,只要在直角座標系中結合所給條件作出函數y=f(x)及y=1-x在[0,1]上的圖形就立刻能看到兩個函數圖形有交點,這就是所證結論,重要的是寫出推理過程。從圖形也應該看到兩函數在兩個端點處大小關係恰好相反,也就是差函數在兩個端點的值是異號的,零點存在定理保證了區間內有零點,這就證得所需結果。如果第二步實在無法完滿解決問題的話,轉第三步。

三、逆推法

從結論出發尋求證明方法。如20xx年第15題是不等式證明題,該題只要應用不等式證明的一般步驟就能解決問題:即從結論出發構造函數,利用函數的單調性推出結論。在判定函數的單調性時需藉助導數符號與單調性之間的關係,正常情況只需一階導的符號就可判斷函數的單調性,非正常情況卻出現的更多(這裏所舉出的例子就屬非正常情況),這時需先用二階導數的符號判定一階導數的單調性,再用一階導的符號判定原來函數的單調性,從而得所要證的結果。該題中可設F(x)=ln*x-ln*a-4(x-a)/e*,其中eF(a)就是所要證的不等式。

  考研數學高數解題的`4個慣性思維

1.在題設條件中給出一個函數f(x)二階和二階以上可導,“不管三七二十一”,把f(x)在指定點展成泰勒公式再説。

2.在題設條件或欲證結論中有定積分表達式時,則“不管三七二十一”先用積分中值定理對該積分式處理一下再説。

3.在題設條件中函數f(x)在[a,b]上連續,在(a,b)內可導,且f(a)=0或f(b)=0或f(a)=f(b)=0,則“不管三七二十一”先用拉格朗日中值定理處理一下再説。

4.對定限或變限積分,若被積函數或其主要部分為複合函數,則“不管三七二十一”先做變量替換使之成為簡單形式f(u)再説。

  考研數學概率解題的9個慣性思維

1.如果要求的是若干事件中“至少”有一個發生的概率,則馬上聯想到概率加法公式;當事件組相互獨立時,用對立事件的概率公式。

2.若給出的試驗可分解成(0-1)的n重獨立重複試驗,則馬上聯想到Bernoulli試驗,及其概率計算公式。

3.若某事件是伴隨着一個完備事件組的發生而發生,則馬上聯想到該事件的發生概率是用全概率公式計算。關鍵:尋找完備事件組。

4.若題設中給出隨機變量X~N則馬上聯想到標準化X~N(0,1)來處理有關問題。

5.求二維隨機變量(X,Y)的邊緣分佈密度的問題,應該馬上聯想到先畫出使聯合分佈密度的區域,然後定出X的變化區間,再在該區間內畫一條//y軸的直線,先與區域邊界相交的為y的下限,後者為上限,而Y的求法類似。

6.欲求二維隨機變量(X,Y)滿足條件Y≥g(X)或(Y≤g(X))的概率,應該馬上聯想到二重積分的計算,其積分域D是由聯合密度的平面區域及滿足Y≥g(X)或(Y≤g(X))的區域的公共部分。

7.涉及n次試驗某事件發生的次數X的數字特徵的問題,馬上要聯想到對X作(0-1)分解。

8.凡求解各概率分佈已知的若干個獨立隨機變量組成的系統滿足某種關係的概率(或已知概率求隨機變量個數)的問題,馬上聯想到用中心極限定理處理。

9.若為總體X的一組簡單隨機樣本,則凡是涉及到統計量的分佈問題,一般聯想到用分佈,t分佈和F分佈的定義進行討論。


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