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【數學學測準備方向分享】
1、前言:
高中數學簡單嗎?高中階段的數學,要問倒一些所謂的名師甚至是教授其實是很容易的(比如說IMO等級的題目),但是學測所要考數學,因為有範圍與限制,
準備就不是那難了。通常沒辦法考好的原因,都是準備方式出了問題。
2、學測的考題方向:
學測的範圍是依據103課綱微調(http://www.ceec.edu.tw/ 99課綱微調/99課綱微調-學測數學考試說明.pdf)。
不像是段考或是模考有時會有超出課綱範圍的題目。但是許多題目是經過教授精心設計過,要見過與講義參考書類似的題目機率很低。
以下是大考中心公布的測驗目標:
(1)測驗概念性知識:
能確認基本的數學原理與概念。(約考4題)
(2)測驗程序性知識:
能讀圖、查表或運用適當的公式與解題步驟。 (約考10題)
(3)測驗解決問題的能力:
能應用數學知識、選擇有效策略及推理能力解決問題,並能檢驗結果的合理性與正確性。(約考6題)
因此,把自己的觀念弄清楚,學習想問題的思路,是想拿高分最重要需要培養的方法。
3、準備時常陷入的迷思:
(1)做大量題目就有效。
做題目再準備時很重要,但是在觀念還沒讀通之前,做題目所得到的知識是很零碎的。
(2)做過多與課綱外(舊課綱)的難題。
學測命題有課綱當依據,這樣有些是在做無效的練習。
(3)記憶過多的速解與妙解。
學測考題經過教授精心設計,速解法通常無用武之地,題目是需要用課本的基本定義與定理去思考。
最經典的一個例子是104年學測正八邊形線性規劃那一題,在市面上的所有參考書與講義不會有這題,
如果你沒有把平行線法的概念弄的很清楚,是不可能把這一題解出來。每年都會有幾題這樣的題目,
高手的決勝之處通常也在這幾題。
4、準備方式:
(1)將課綱內的定義、定理的來龍去脈弄清楚。
建議:找一本將觀念說明很清楚的書籍下手,最方便取得就是課本,因為課綱之外的內容不會出現在課本。課本的內容是主幹,先有主幹再加枝葉。
課本的內容、每個定義、定理、例題、習題應該要讀到滾瓜爛熟,每個概念都要想清楚。
(2)選一本好的複習參考書(講義),做到爛熟。
建議:好的參考書一本就夠了。有觀念分析、解題思路分析,以及題目難度分級的最好。如果對於一個題目,莫名其妙就迸出答案而沒有講解,
那可能不太適合。對照書中的內容可當作課本重點的整理,然後把其中的題目當作補充。
(3)歷屆的大考題,好好一題一題想完做完。做題目先不求快,先求懂。
(4)歷屆的模考題。
建議:模考題每份命題水準的落差可能極大,到接近學測時可以定期給自己計時模擬考,沒考好不用灰心,好好的檢討。
(5)自己做筆記,統整的自己不熟悉的概念,別人整理的,永遠是別人的東西。
5、注意事項:
(1)養成畫正確圖形的習慣。將函數的圖形與幾何的題目依照正確的比例作圖。同學大部分只畫略圖,以為沒什麼關係。
但只要看看這幾年學測及指考對畫圖的要求,就知道正確畫圖的重要,有時候從正確的圖就可以觀察出答案,不合的比例可能會讓你答錯。
(2)不可瞧不起基本操作。有小聰明的同學,總是很不想放下身段去做一些基本的操作,比如:勘根、數學歸納法、數列算幾項等等。
很多同學在複習這幾個章節都是用看的,而不動手。但事實上,對概念的體會,經常是從基本操作來的。不動手的結果是:經常自以為會了,其實並不會。
(3)製作屬於自己的錯誤訂正筆記本。分析自己的錯誤類型,將不會寫(或寫錯)的題目記在的筆記本上,並將他對應的數學概念、解題的思路、關鍵步驟一同
記錄。
(4)答題順序建議是單選,選題,多選(期望值最低)。千萬不要從第一題埋頭做下去,先把比較簡單的做出來,再做比較困難的題目。
(5)學校停課這段時間可以開始做模考題計時訓練。
(a)時間宜選擇在學測考試時段。(b) 計時80或90分鐘的時間。(少於學測時間)(c)培養耐力與訓練如何分配時間【要認真】
(6) 「永遠來得及,千萬不要放棄」高三愈到後來,愈是人心惶惶。所有意識到壓力和想考好的考生都會萌生放棄的念頭。
但是大考真的是在比耐力,沒有人是唸完才去參加大考的!
6、後記:
自然組同學下學期開始學微積分,除了指考比重占很大外(接近30%),也是高中數學銜接大學最重要的課程,值得大家好好花時間研讀。微積分把同學高中學
的一些數學問題做了統合,比如以前我們求極值,大概就是用配方法、不等式,但學會微分後,只要去討論臨界點就可以了。社會組同學也不用太害怕指
考,因為這幾年數乙的題目都很簡單,自然組跨考已經沒優勢了。
數學其實是一門很有趣的學科,但是在中學階段太多機械式與速度的訓練,又有不少打擊信心的考試,讓不少人失去信心與樂趣。一些有理想的老師
會盡力的去讓同學體會數學之美,但是在大環境之下也不免要妥協一些事,祝福所有考生學測考試順利。
投稿日期: 2017年12月7日 13:22 CST
同時也有4部Youtube影片,追蹤數超過2萬的網紅數學老師張旭,也在其Youtube影片中提到,【摘要】 本範例舉了幾個進階的用來練習判斷函數在那些地方連續的例子,最重要的是當我們無法透過計算證明極限值等於函數值時,就要回歸極限的嚴格定義 【加入會員】 歡迎加入張旭老師頻道會員 付費訂閱支持張旭老師,協助本頻道發展並獲得會員專屬福利 👉 https://www.youtube.com/cha...
數列 例子 在 Mr. Market 市場先生 Facebook 的最佳解答
《相關係數 與 價差交易》
相關係數(Correlation):
代表兩組樣本之間的相關程度。
相關係數介於 -1~1之間,越接近1,代表兩組數列的相關性越高。反之越接近-1,代表兩者間是負相關。而接近0則代表兩組數據間沒甚麼關係。
舉例來說,台積電股價與聯電股價之間的關係很密切,台積電漲,聯電也會漲,反之台積電跌,聯電往往也會下跌。這時我們可以說它的相關係數很高。
價差交易:
當兩個商品間有高度相關性,也就是相關係數很高。
當兩者價差發散到一個程度時,我們預期他會收斂,這時去放空高價者,買進低價者,即為價差交易。
舉例來說,台積電和聯電常常是同步漲跌,但有一天,聯電上漲的相對比例突然高出很多,而台積電卻沒動。在不考慮其他因素下,我們預期他們最後走勢會回到先前的關係,因此放空漲較多的聯電,並買進台積電。
此時,若兩者最後價格真的收斂回到過去的關係,便會獲利。反之若繼續發散,則是虧損。
一般我們也稱這種會收斂的狀態叫做"穩態",它的收斂可能發生在單一商品(例如中鋼,總是在25元上下震盪)和多商品間(例如台積電和聯電之間的漲跌總是有一定的關聯)。
許多種條件會引發這種高度相關的狀況,例如同產業的股票、母子公司例如鴻海和鴻準。
是否穩定到足以獲利,則需要進一步的統計。
-\-\-
但大家常常有一種誤解,
就是認為「相關係數代表它們"真正的的相關性"」,
很遺憾,這不是真的,
不管是從邏輯或數學上,這種想法都是錯的。
「相關係數,是一種相關性的期望值。」
例如賭投擲硬幣,正面賺1元,反面賠1元,
我們都知道長期期望值是0,
但我們仍不知道下次到底是不是正面,
甚至不知道投1000次之後到底是賺是賠。
期望值,只是期望值,連扔銅板都可以有很多種可能的狀況,更何況是真實世界?
價差交易也是一樣,"長期而言" 兩個高度相關的樣本間的相關性可能呈現某個比例。
但這跟下一次是否會收斂,
恩,一點關係都沒有。
相關只是一種期望,
他也許會相關,也許不會。
即使是長期,也只是"有可能"收斂,
期望,就只是一種可能性,並非必然性。
再來談談另一個例子,
相關係數為負,一般理解是可以分散風險。
投資組合理論把各種負相關但可以獲利的投資策略加以組合,創造出一個「極低風險但有穩定報酬」的組合。
在程式交易裡我常常聽到這樣的例子,
某個人開發了10組策略,
由於10組策略相互不相關,
因此組合起來的drawdown非常的低,獲利走勢非常平穩,
虧損的程度大概相當2支策略。
因此他就只用2支策略的資金,下去run 10組策略,
原先的槓桿,現在又再多5倍的槓桿。
相關性讓他波動因此被分散,又能享受高報酬,多美妙啊?
再說一次,
相關性只是長期來說,"期望"分散風險,
但並非真正分散風險,
長期也只不過是個機率,短期的結果更難以預測。
最後他當然是爆了。
-\-\-
人一生都在尋找捷徑,除了趕路的時候。
數列 例子 在 數學老師張旭 Youtube 的最讚貼文
【摘要】
本範例舉了幾個進階的用來練習判斷函數在那些地方連續的例子,最重要的是當我們無法透過計算證明極限值等於函數值時,就要回歸極限的嚴格定義
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重點三:一些基本函數的極限 (上集) (https://youtu.be/qoIOFz1D_W4)
重點四:極限運算定理 (四則運算篇) (https://youtu.be/d6PzP8ApFgk)
重點五:極限運算定理 (合成篇) (https://youtu.be/h2X2yyGyWHQ)
重點六:去零因子求極限 (https://youtu.be/vqoc59G-gRI)
重點七:去絕對值求極限 (https://youtu.be/PYzasrBZWWA)
重點八:高斯符號求極限 (https://youtu.be/EXKQQS17k2Y)
重點九:含無窮符號之極限 (https://youtu.be/RhKkx7DO_kM)
重點十之一:老大比較法 (上):多項式分式 (https://youtu.be/Wr6rkCa1Neo)
重點十之二:老大比較法 (中):指數函數多項式 (https://youtu.be/FYGzcSw0U0s)
重點十之三:老大比較法 (下):叉叉接旨刺 log (https://youtu.be/YbvXCZmmff4)
重點十一:夾擠定理 (https://youtu.be/sTvtt4K85s0)
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重點十二:lim_(x→0) sin(x) / x 專論 (https://youtu.be/sVohBWF-6ww)
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