主页 考研百科知识 考研专业指南 清华大学管理科学与工程考研辅导班:清华工业工程系管理科学与工程考研经验复习指南

清华大学管理科学与工程考研辅导班:清华工业工程系管理科学与工程考研经验复习指南

清华大学管理科学与工程考研辅导班详情

清华大学管理科学与工程考研辅导班为报考清华工业工程系管理科学与工程的学员提供高质量的考研培训课程,根据个人情况定制复习知道方案,全程监督管理,随堂作业布置,模拟实战预测。依托多年经验积累,为学员提供实用的清华大学管理科学与工程考研动向与相关资源!

参考资料与教材节选

《清华大学管理科学与工程考研思维脉络核心考点》

《清华大学管理科学与工程考研题型奇思妙解最新版》

《清华大学管理科学与工程考研热门知识速记精讲》

《清华工业工程系运筹学与统计学考研典型题型名师点睛》

《清华工业工程系运筹学与统计学考研基础提高技巧荟萃》

《清华工业工程系运筹学与统计学考研核心要点选讲》

注:具体教辅材料以实际为准。

辅导师资安排节选

宫老师 授课时间:每周二8:34-14:58

沈老师 授课时间:每周二11:47-18:48

蒯老师 授课时间:每周四8:29-14:51

栾老师 授课时间:每周二11:37-15:50

茹老师 授课时间:每周二8:15-17:14

陶老师 授课时间:每周五11:22-21:28

注:具体时间以师生实际商议为准。

考研经验复习指南

考研英语复习经验概要

这个成绩楼主还是很满意的。我觉得英语最重要的就是真题,你分析个五六遍真不为过。楼主应该是大三上学期考的六级,想着反正明年要考研,那时候看了一个人说,读篇英语文章把他用中文翻译出来,可以提高阅读水平,楼主就这样做,一直到考研,也偶尔会翻译一下,这说实话,为楼主后面翻译打了基础,这两项基本都没很准备,全是这打的底子。在复习过程中,我还做了张剑150篇吧,错的很多开始,很崩溃,后来八月份开始看真题,我觉得看晚了,一开始老不舍,但是确实可以六月底就看的。最后一个月准备的作文,有点仓促,楼主一开始挺急的,看那图片作文怕自己主旨分析的对,后来发现这也是多虑了,那时候就会看看作文书上的图片想想寓意,就酱。完形填空也没很练,就把真题上的做了做,反正就翻来覆去的分析真题文章,选项。

考研数学复习经验概要

综合阶段,这个阶段利用真题进行临场模拟考试,并对真题进行分析和研究,总结出一些规律。我先将真题认认真真地做了一遍,然后我对真题进行了专题研究,比如关于中值定理、关于随机变量函数的分布、线性代数中对参数的讨论等。

考研政治复习经验概要

我的政治基础比较扎实,我是到16年暑假才开始复习政治的。第一轮只是过了四本书而已,第二轮是通过做题很全面的把所有知识点都过了,第三轮是根据大纲不断重复做练习册积累错题,第四轮就是做各种模拟题并且通过模拟题总结大题模板,第五轮是看自己积累的错题本和大题模板。虽然主观题答的不理想,但总体成绩依旧差不到哪里。政治与其他几门科目比是最鸡肋的,但绝对不能轻视它。如果方法得当,政治比其他科目更容易让你收获。

考研专业课复习经验概要

1. 复习要点:

(1) 确定知识范围:了解运筹学与统计学所包括的主要内容,包括运筹学的基本概念、决策模型、线性规划、整数规划、动态规划等;以及统计学的基本概念、概率与统计、参数估计与假设检验、回归分析等。

(2) 精选重点知识点:根据往年考题和教材,确定重点知识点进行针对性复习。例如,在运筹学中,线性规划是一个核心考点,要重点掌握线性规划的基本理论和方法,以及如何应用于实际问题中。

(3) 制定合理的学习计划:根据自己的实际情况,合理安排学习时间和复习进度,确保能够全面而深入地掌握各个知识点。

2. 知识点:

(1) 运筹学:

- 线性规划:目标函数、约束条件、解的存在性与最优性、对偶理论等。

- 整数规划:整数规划模型、分枝定界法、割平面法等。

- 动态规划:最优子结构、状态转移方程、动态规划算法等。

(2) 统计学:

- 概率与统计:基本概念、概率分布、随机变量与随机过程等。

- 参数估计与假设检验:点估计、区间估计、假设检验等。

- 回归分析:简单线性回归、多元线性回归、逻辑回归等。

3. 复习方法:

(1) 系统学习教材:有针对性地阅读教材,理解概念和原理,注重学习核心内容和重要定理。

(2) 多做习题:教材中的习题是检验学习成果的重要途径,可以帮助巩固知识点、培养解题能力。

(3) 参考历年真题:通过分析历年的真题,了解考试重点和出题规律,有助于提前适应考试的难度。

(4) 制作思维导图:将复杂的知识点进行归纳总结,制作思维导图,方便查阅和记忆。

(5) 制定复习计划:制定合理的复习计划,合理分配时间,确保每个知识点都能得到充分的复习。

(6) 加强实践应用:实践是检验理论的有效方法,尝试将所学的运筹学与统计学知识应用到实际问题中,加深理解。