一、參考書
　　[1]高等數學(上下冊)同濟大學應用數學系編，高等教育出版社
　　[2]概率與數理統計，浙江大學盛驟等編，高等教育出版社
　　[3]工程數學線性代數，同濟大學數學系編，高等教育出版社
　　二、考試內容
　　1、考試內容之微分
　　(1)與函數、極限、連續:函數的概念及表示法函數的有界性、單調性、周期性和奇偶性復合函數、反函數、分段函數和隱函數基本初等函數的性質及其圖形初等函數函數關系的建立數列極限與函數極限的定義及其性質函數的左極限和右極限無窮小量和無窮大量的概念及其關系無窮小量的性質及無窮小量的比較極限的四則運算極限存在的兩個準則:單調有界準則和夾逼準則兩個重要極限:函數連續的概念函數間斷點的類型初等函數的連續性閉區間上連續函數的性質。
　　(2)一元函數微分學:導數和微分的概念導數的幾何意義和經濟意義函數的可導性與連續性之間的關系平面曲線的切線與法線導數和微分的四則運算基本初等函數的導數復合函數、反函數和隱函數的微分法高階導數一階微分形式的不變性微分中值定理洛必達(L'Hospital)法則函數單調性的判別函數的極值函數圖形的凹凸性、拐點及漸近線函數圖形的描繪函數的最大值與最小值。
　　(3)一元函數積分學:原函數和不定積分的概念不定積分的基本性質基本積分公式定積分的概念和基本性質定積分中值定理積分上限的函數及其導數牛頓一萊布尼茨(Newton-Leibniz)公式不定積分和定積分的換元積分法與分部積分法反常(廣義)積分定積分的應用。
　　(4)多元函數微積分學:多元函數的概念二元函數的幾何意義二元函數的極限與連續的概念有界閉區域上二元連續函數的性質多元函數偏導數的概念與計算多元復合函數的求導法與隱函數求導法二階偏導數全微分多元函數的極值和條件極值、最大值和最小值二重積分的概念、基本性質和計算無界區域上簡單的反常二重積分。
　　(5)無窮級數:常數項級數收斂與發散的概念收斂級數的和的概念級數的基本性質與收斂的必要條件幾何級數與級數及其收斂性正項級數收斂性的判別法任意項級數的絕對斂與條件收斂交錯級數與萊布尼茨定理冪級數及其收斂半徑、收斂區間(指開區間)和收斂域冪級數的和函數冪級數在其收斂區間內的基本性質簡單冪級數的和函數的求法初等函數的冪級數展開式。
　　(6)常微分方程:常微分方程的基本概念變量可分離的微分方程齊次微分方程一階線性微分方程線性微分方程解的性質及解的結構定理二階常系數齊次線性微分方程及簡單的非齊次線性微分方程微分方程的簡單應用
　　2、考試內容之線性代數
　　(1)行列式:行列式的概念和基本性質行列式按行(列)展開定理
　　(2)矩陣:矩陣的概念矩陣的線性運算矩陣的乘法方陣的冪方陣乘積的行列
　　式矩陣的轉置逆矩陣的概念和性質矩陣可逆的充分必要條件伴隨矩陣矩陣的初等變換初等矩陣矩陣的秩矩陣的等價分塊矩陣及其運算
　　(3)向量:向量的概念向量的線性組合與線性表示向量組的線性相關與線性無關向量組的極大線性無關組等價向量組向量組的秩向量組的秩與矩陣的秩之間的關系向量的積線性無關向量組的正交規范化方法。
　　(4)線性方程組:線性方程組的克萊姆(Cramer)法則線性方程組有解和無解的判定齊次線性方程組的基礎解系和通解非齊次線性方程組的解與相應的齊次線件方程組(導出組)的解之間的關系非齊次線性方程組的通解。
　　(5)短陣的特征值和特征向量:矩陣的特征值和特征向量的概念、性質相似矩陣的概念及性質矩陣可相似對角化的充分必要條件及相似對角矩陣實對稱矩陣的特征值和特征向量及相似對角矩陣。
　　(6)二次型:二次型及其矩陣表示合同變換與合同矩陣二次型的秩慣性定理二次型的標準形和規范形用正交變換和配方法化二次型為標準形二次型及其矩陣的正定性
　　3.考試內容之概率
　　(1)隨機事件和概率:隨機事件與樣本空間事件的關系與運算完備事件組概率的概念概率的基本性質古典型概率幾何型概率條件概率概率的基本公式事件的獨立性獨立重復試驗。
　　(2)隨機變量及其分布:隨機變量隨機變量的分布函數的概念及其性質離散型隨機變量的概率分布連續型隨機變量的概率密度常見隨機變量的分布隨機變量函數的分布。
　　(3)多維隨機變量及其分布:多維隨機變量及其分布函數二維離散型隨機變量的概率分布、邊緣分布和條件分布二維連續型隨機變量的概率密度、邊緣概率密度和條件密度隨機變量的獨立性和不相關性常見二維隨機變量的分布兩個及兩個以上隨機變量的函數的分布。
　　(4)隨機變量的數字特征:隨機變量的數學期望(均值)、方差、標準差及其性質隨機變量函數的數學期望切比雪夫(Chebyshev)不等式矩、協方差、相關系數及其性質。
　　(5)大數定律和中心極限定理:切比雪夫大數定律伯努利(Bernoulli)大數定律辛欽(Khinchine)大數定律棣莫弗一拉普拉斯(De Moivre-Laplace)定理列維一林德伯格(Levy-Lindberg)定理
　　(6)數理統計的基本概念:總體個體簡單隨機樣本統計量經驗分布函數樣本均值樣本方差和樣本矩分布分布分布分位數正態總體的常用抽樣分布。
　　(7)參數估計:點估計的概念估計量與估計值矩估計法最大似然估計法
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