考研数学农考是针对报考农学门类相关专业硕士研究生的考生所设置的数学考试，它对于考生在农学领域的深造起着至关重要的作用,了解其考试内容是备考的关键第一步。
考试科目与分值分布
考研数学农考主要涵盖高等数学、线性代数、概率论与数理统计三部分内容，试卷满分为 150 分，考试时间为 180 分钟，其中高等数学部分分值占比较大，约为 82 分；线性代数约 34 分；概率论与数理统计约 34 分。
高等数学
- 函数、极限、连续
- 这部分要求考生理解函数的概念，掌握函数的表示法，并会建立应用问题的函数关系，根据实际的农业生产场景，如农作物产量与种植密度的关系,建立相应的函数模型。
- 熟练掌握极限的计算方法，包括利用极限的四则运算法则、两个重要极限、等价无穷小替换等，像求一些复杂函数在某点的极限,就需要综合运用这些方法。
- 理解函数连续性的概念，会判断函数的间断点类型，比如判断分段函数在分段点处的连续性,这对于分析一些农业生态系统中的动态变化模型很有帮助。
- 一元函数微分学
- 深刻理解导数和微分的概念，熟悉导数与微分的关系，能熟练求函数的导数和微分，这在研究农作物生长速度、病虫害扩散速率等问题中经常用到。
- 掌握导数的各种计算法则，如复合函数求导法则、隐函数求导法则等，通过建立农作物生长模型,利用复合函数求导来分析影响生长的各种因素的变化率。
- 会用导数研究函数的单调性、极值和最值，在农业生产中，可以利用这些知识来优化种植方案,以达到最大产量或最小成本。
- 一元函数++学
- 理解原函数与不定++的概念，掌握不定++的基本性质和基本++公式，能熟练计算不定++，这对于计算农业生产中的一些总量问题，如灌溉总量、施肥总量等有重要意义。
- 掌握定++的概念和性质，会计算定++，通过定++可以计算农作物种植面积、农产品产量的累积等。
- 了解定++的应用，如计算平面图形的面积、旋转体的体积等，这在农业工程设计、农田规划等方面有实际应用价值。
- 多元函数微++学
- 理解多元函数的概念，掌握多元函数的偏导数和全微分的计算方法，在研究农业生态系统中多种因素相互作用时,就需要运用多元函数的知识。
- 会求多元复合函数的偏导数和隐函数的偏导数,这有助于分析复杂农业模型中各变量之间的关系。
- 了解多元函数极值和条件极值的概念，掌握求多元函数极值的方法，在农业生产中，可以利用这些方法优化种植布局、资源配置等。
- 常微分方程
- 了解微分方程及其解、通解、特解等概念。
- 掌握一阶微分方程的求解方法，如可分离变量的微分方程、一阶线性微分方程等，在农业病虫害预测模型、农产品质量变化模型等方面,常微分方程有着广泛的应用。
- 行列式
- 了解行列式的概念,掌握行列式的性质。
- 会计算行列式的值，包括低阶行列式和一些特殊行列式的计算方法，行列式在求解线性方程组、矩阵的秩等方面有重要作用。
- 矩阵
- 理解矩阵的概念，掌握矩阵的运算，如加法、减法、乘法、数乘等。
- 掌握矩阵的初等变换，会用初等变换求矩阵的秩、逆矩阵等，在农业数据处理、线性规划模型求解中,矩阵的运算和变换经常用到。
- 向量
- 理解向量的概念,掌握向量的线性运算。
- 掌握向量组的线性相关性和线性无关性的判定方法，会求向量组的极大线性无关组和秩,这对于分析农业多因素关系中的主成分等问题有帮助。
- 线性方程组
- 理解线性方程组的概念，掌握线性方程组有解、无解的判定方法。
- 会求解线性方程组，包括齐次线性方程组和非齐次线性方程组，在农业生产的资源分配、产量预测等模型中,线性方程组是常用的工具。
- 随机事件和概率
- 了解随机事件的概念,掌握事件之间的关系与运算。
- 掌握概率的基本性质，会计算古典概型和几何概型的概率，在农业试验设计、农产品质量抽检等方面,概率的计算有着重要应用。
- 随机变量及其分布
- 理解随机变量的概念,掌握离散型随机变量和连续型随机变量的分布律和概率密度函数。
- 会求一些常见随机变量的分布，如二项分布、泊松分布、正态分布等，这对于分析农产品产量的波动、病虫害发生的概率分布等问题很有帮助。
- 随机变量的数字特征
- 理解随机变量的数学期望、方差、标准差等数字特征的概念。
- 会计算随机变量的数字特征，掌握常见分布的数字特征,这些数字特征可以帮助我们更好地描述农业生产中的各种随机现象。
- 大数定律和中心极限定理了解大数定律和中心极限定理的基本内容,这对于理解农业生产中大量随机因素的综合作用效果有理论指导意义。
线性代数
概率论与数理统计
考研数学农考涵盖的内容丰富且具有较强的实用性，考生需要全面系统地复习各个知识点，注重理解概念，掌握计算方法，并通过大量的练习来提高解题能力和应试水平，从而在考试中取得优异成绩，为进一步深造打下坚实的数学基础，以便在未来的农学研究和实践中更好地运用数学工具解决实际问题💪。