数学二线代难不难数学二线代多少分，数学二线代占多少分数学二线代跟谁

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1、考数学二的学科主要是对于数学要求要低一些的农、林、地、矿、油等等专业的，适用专业为工学门类的纺织科学与工程、轻工技术与工程、农业工程、林业工程、食品科学与工程等一级学科中所有的二级学科。

2、考研数学分为：数学一、数学二、数学三。数学一主要对应理工科，数学二主要对应农学，数学二主要对应经济学。

3、考生在数学复习的初级阶段，一定要心平气和的把课本看过一遍，推荐的课本有：同济大学的《高等数学》、《概率论与数理统计》，人大的《线性代数》，这些书都是经典中的经典，考生一定要仔细的将书中的例题全部都搞懂（大纲范围内），并且做到合上书也能够完整的做题。

4、建议考生每天要至少用3个小时的时间来复习数学，并且集中安排在下午或者晚上（早上给专业），比较合理的时间安排是高数一个半小时，线代一个小时，概率一个小时。

5、以上内容参考百度百科-考研数学二

1、考研数学二线代的占比是22%,分值是34分。

2、数学［英语：mathematics，源自古希腊语μθημα（máthēma）；经常被缩写为math或maths]，是研究数量、结构、变化、空间以及信息等概念的一门学科。

3、数学是人类对事物的抽象结构与模式进行严格描述的一种通用手段，可以应用于现实世界的任何问题，所有的数学对象本质上都是人为定义的。从这个意义上，数学属于形式科学，而不是自然科学。不同的数学家和哲学家对数学的确切范围和定义有一系列的看法。

4、考试用品前一天已经备齐，所以放到书包里面就可以了。由于考研是在冬季，建议考生最好能外穿大衣，备有一件棉背心，多穿一双袜子。进考场之后换上棉背心，不至于臃肿，利于快速写字。可以把换下的大衣搭在下身，可以防寒御冷。长时间不动，脚部寒冷容易分神，所以多一双袜子可以保暖。

5、考研的教室一般没有暖气，所以大家一定要全副武装，能穿多厚穿多厚，不要在顾及自己的风度。要不然在教室会被懂得思路全无。

1、数二考试范围如下：高等数学函数、极限、连续、一元函数微积分学、多元函数的微积分学、常微分方程；线性代数行列式、矩阵、向量、线性方程组、矩阵的特征值和特征向量、二次型。数一：高数、线代、概率论全考。

2、今年的考研数学大纲基本与去年的大纲保持一致。在线性代数科目中，试题难易程度变动虽有区别但也趋于稳定。命题的重点仍是基本概念、基本性质和基本方法。下面就线性代数的基本考情和特点做一个分析。

3、高等数学：函数、极限、连续、一元函数微积分学、多元函数的微积分学、常微分方程。同济六版高等数学中除了第七章微分方程考带*号的伯努利方程外，其余带*号的都不考;所有“近似”的问题都不考;第四章不定积分不考积分表的使用。

4、不考第八章空间解析几何与向量代数;第九章第五节不考方程组的情形;到第十章二重积分、重积分的应用为止，后面不考了。线性代数：行列式、矩阵、向量、线性方程组、矩阵的特征值和特征向量、二次型。

5、整个数学复习，高等数学是占分值最大的，复习的时候，要以高等数学为主。同时线性代数和概率为辅，不管原来熟悉不熟悉，必须要把线性代数和概率统计要复习好。

6、高等数学它比较灵活的地方，主要集中在几章，一个是所谓的未定式极限的运算，再有一个是微分总值定理，还有积分的应用，特别是定积分在几何上的应用，高等数学的下半部分多元函数微分法、求偏导数，还有数学的线面积分，这都是我们特别应该注意的，应该出大题。

1、数一、数三：高数56%、线代22%、概率22%；数二：高数78%、线代22%。

2、数一数二的高数用同济5版或同济6版的都可以。数三也有推荐用数一数二高数的那书，不过我用的是《微积分》线代有好几种说法，同济出的一本线代，还有是清华出的一本概率就是浙大四版的概率了。

3、线性代数是代数学的一个分支，主要处理线性关系问题。线性关系意即数学对象之间的关系是以一次形式来表达的。例如，在解析几何里，平面上直线的方程是二元一次方程；空间平面的方程是三元一次方程，而空间直线视为两个平面相交，由两个三元一次方程所组成的方程组来表示。含有n个未知量的一次方程称为线性方程。

考研数二线代内容范围：线性方程组、矩阵、向量空间、线性变换、特征值和特征向量。

线性方程组是线性代数中的基础概念，它包括线性方程组的基本概念、高斯消元法、矩阵表示、线性方程组的解法等。

矩阵是线性代数的一个核心概念，它包括矩阵的基本性质、矩阵的运算、矩阵的逆、矩阵特征值和特征向量等。

向量空间是线性代数的另一个核心概念，它包括向量空间的定义、基、维数、线性相关和线性无关、子空间、基变换等。

线性变换是线性代数的另一个重要概念，它包括线性变换的定义、基本性质、矩阵表示、相似变换、标准型等。

特征值和特征向量是矩阵和线性变换的重要性质，它们包括特征值和特征向量的定义、计算方法、基本性质、对角化、Jordan标准型等。

神经网络是人工智能领域中的一种重要算法，而线性代数则是神经网络计算的基础。例如，在神经网络中，矩阵和向量的乘法运算是非常常见的计算方式，同时线性代数中的矩阵分解、特征值分解等方法也被广泛应用于神经网络的训练和优化中。

图像处理是人工智能领域中的一个重要应用方向，而线性代数则是图像处理计算的核心。例如，在图像处理中，常常需要对图像进行矩阵运算和变换，同时线性代数中的奇异值分解、主成分分析等方法也被广泛应用于图像的压缩和降维中。

自然语言处理是人工智能领域中的另一个重要应用方向，而线性代数则是自然语言处理计算的基础。在自然语言处理中，常需要对文本进行向量化和相似度计算等操作，同时线性代数中的矩阵分解、特征值分解等方法也被广泛应用于自然语言处理中的数据降维和特征提取等方面。

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