产品特色
编辑推荐
《一遍过》依据“刻意练习”学习理论精心设置训练体系,将知识学习过程分解为“3个区”“8个过”。 ①学习区:过基础、过能力、过易错,过疑难;②拓展区:过综合、过拓展;③挑战区:过模拟、过高考。对知识点进行8遍针对性的、科学重复的训练,全面掌握!
试题选用上,既有经典题又有创新题,巩固基础的同时拓展思维;解析含金量大,在全解全析的同时设置名师点睛、练后反思等栏目,助你举一反三; 讲解分册,全是干货,与主书链接,便于及时查漏补缺!
兵临城下!还等什么?开始逆转吧!选择《一遍过》,成就你的王者之路!
内容简介
一、图书名称:《一遍过》
二、核心理念:
练习不盲目,高中一遍过!
刻意练习,科学刷题,高分没问题!
一遍过科学训练体系依据“刻意练习”学习理论精心设计。
三、图书栏目
练习部分(主书)
整书分为三个层次:即夯实基础一遍过(学习区)、巩固拓展一遍过(拓展区)和模拟高考一遍过(挑战区)。
1.夯实基础一遍过(学习区)
本部分是整书的主要内容部分。分“课时作业”和“易错疑难集训”。课时作业:每节都分为“过基础”和“过能力”两部分。
①过基础:教材基础知识精练 试题紧密联系教材本身,帮助学生扎实掌握基础知识,可作为课前预习或随堂典型题练习。
②过能力:名校课时作业精选 试题精选自名校课时作业、周测月考试题。作为学生同步学习的课后作业,强调能力立意。
易错疑难集训:下设“过易错”和“过疑难”两个小栏目。
③过易错:针对教材中的易错点,容易出“陷阱题”的知识点,集中训练,减少做题失误。
④过疑难:针对难点知识,集中突破,扫除知识盲点。
2.巩固拓展一遍过(拓展区)
以章为单位,设置章末综合性试题。作为“从课堂到高考”的一个过渡。
⑤过综合:章末巩固综合训练,以基础题为主,强调知识点的综合性。
⑥过拓展:章末拓展提升训练,以中档题为主,与本章知识相关的综合性试题,强调“滚动训练”“拓展提升”,强化学生的知识积累和运用。
3.模拟高考一遍过(挑战区)
○7过模拟:各地优秀模拟题都是经典之作,QW、科学、训练价值高。通过一些模拟题的训练,提示学生做题的综合能力。
⑧过高考:高考真题原味呈现。使学生在同步学习过程中,通过练习有了一定知识基础之后,尝试真题的训练,提前感受高考的命题规律和设问方式,做到有的放矢。
讲解部分(讲解分册)
讲解分册分为两个层次
A教材知识梳理与拓展
以节为单位,分“列清单”和“圈重点”两部分。
①列清单:对教材中的基础知识进行罗列,帮助学生扎实掌握基础知识。
②圈重点:对本节的重点知识进行详细讲解,并结合典例进行巩固。
B考试技能归纳与探究
以章为单位,分“讲技法”“明易错”“知创新”和“本章知识结构”四部分。
③讲技法:精选典型例题,透析解题思路,点拨解题通法,归纳读图技巧。
④明易错:针对本章中的易混易错点,进行总结,集中突破,扫除知识盲点,减少做题失误。
⑤知创新:以社会热点、时事新闻、教材中的某几句话等为引子,结合实例,提高学生解决实际问题的能力,与高考接轨。
⑥本章知识结构:以框架图的形式,将本章知识点进行总体归纳。
四、图书亮点
一遍过练得透,讲解分册讲得精!
1.“分层训练,一遍解决学习与考试问题”。通过系统、全面的、有针对性的练习,帮助学生在同步学习过程中解决基础知识、易错疑难、高考考向等多层次问题,一遍过后即可备战高考。
2.讲练分册,颜值与内涵齐飞。一遍过新鲜开讲,一样的教材,为您呈现不一样的讲解!讲练分册,精讲教材,系统训练,学习更高效!
3.系出名门,质量过硬!由名校名师甄选、精编和原创,从源头上提高试题质量,由有试卷专家美誉的金考卷团队的5年打磨,成就同步训练新精品。
4.答案详尽,拓展内容丰富实用。所有训练试题均配详细解析,重点知识增设特色栏目,通过易错点辨析、疑难知识拓展、举一反三答题示例等内容,将部分试题的解析打造为“工具类试题解析”,用着特别顺手!
内页插图
目录
《高阶数学思想探索:从解析几何到概率统计的深度解析》 本书并非一本简单的教科书,而是一次深入数学殿堂的探索之旅。它旨在帮助读者建立起扎实的数学基础,培养严谨的逻辑思维,并领略数学的魅力与力量。本书内容涵盖了高等数学中几个至关重要的分支,着重于概念的深度理解、方法的灵活运用以及理论与实践的结合。 第一部分:解析几何的精妙世界 本部分将带领读者走进解析几何的奇妙领域。我们不再仅仅满足于对点、线、面关系的直观认识,而是通过代数方程来精确地描述和分析几何对象。 曲线与方程的 bijection: 我们将深入探讨直线、圆、椭圆、双曲线、抛物线等基本二次曲线的参数方程与一般方程,理解方程与图形之间的一一对应关系。本书将不仅仅是列举方程,更会剖析方程系数的变化如何影响曲线的形状、位置和性质。例如,对于椭圆,我们将细致分析其长半轴、短半轴、离心率、焦点等参数的几何意义,以及它们与方程系数之间的定量联系。我们将学习如何根据给定的几何条件(如焦点、离心率、过定点等)来构造相应的曲线方程,反之,也能根据方程准确描绘出图形并分析其几何特征。 向量的强大工具: 向量作为描述方向和大小的基本工具,在解析几何中扮演着至关重要的角色。我们将学习向量的线性运算(加法、减法、数乘),点积与叉积的概念及其几何意义。点积在判断向量的夹角、判断直线的垂直关系、投影等方面有着广泛的应用。叉积则在判断向量的平行关系、计算平行四边形和三角形的面积方面发挥着关键作用。我们将学习如何利用向量来表示直线、平面,并解决点线距、线线距、面面距等经典的几何问题。例如,如何利用两个非平行向量来确定一个平面的方程,或者如何利用点到平面的距离公式来求解点到已知平面的垂直距离。 空间曲线与曲面的刻画: 在三维空间中,我们不再局限于直线和平面,而是将目光投向更复杂的空间曲线和曲面。本书将介绍如何用参数方程或多个方程的交集来描述空间曲线,例如螺旋线、圆锥曲线的特殊形状等。对于曲面,我们将深入研究球面、圆柱面、圆锥面、椭圆抛物面、双曲抛物面等重要类型,理解它们的标准方程以及方程系数对曲面形状和位置的影响。我们将学习如何通过方程的变形和分析来识别曲面的类型,并研究曲面的截面特性,例如用平面截割曲面得到不同形状的曲线,从而更全面地认识曲面。 坐标变换的奥秘: 在处理复杂的几何问题时,恰当的坐标变换能够极大地简化计算。本书将介绍平移、旋转等坐标变换的基本原理,并演示如何利用这些变换来化简曲线或曲面的方程,从而更容易地分析其性质。例如,当一个二次曲线的方程中包含xy项时,通过旋转坐标轴,可以消除xy项,将其化为标准形式,从而轻松识别其类型和几何特征。 第二部分:微积分的无限可能 微积分是现代科学技术的基础,它为我们提供了研究变化和无限的强大工具。本部分将带领读者深入理解导数和积分的概念及其在各个领域的应用。 极限与连续: 极限是微积分的基石。我们将从直观的“无限接近”出发,严谨地引入极限的定义,并学习极限的各种计算方法,包括代数方法、夹逼法以及利用重要极限。在此基础上,我们将讨论函数的连续性,理解连续性对于函数性质的重要性,并学习如何判断函数的连续性以及处理间断点。 导数的定义与几何意义: 导数代表着函数的变化率。本书将从切线的斜率这一几何直观出发,严谨地定义导数,并探讨其在速度、加速度、瞬时变化率等方面的应用。我们将学习各种求导法则,包括基本函数的导数、四则运算的导数、复合函数的导数(链式法则)等。 导数的应用: 导数的应用非常广泛,本书将重点关注以下几个方面: 单调性与极值: 通过分析导数的符号,我们可以判断函数的单调区间,并找到函数的局部极值点。我们将学习如何利用导数来求解函数的最值问题,这在优化问题中至关重要。 曲线的凹凸性与拐点: 二阶导数能够帮助我们分析函数的凹凸性以及拐点的位置。我们将学习如何利用二阶导数来更精细地描述函数的形状,并将其应用于描绘函数的图像。 方程的根的个数: 导数可以帮助我们分析方程根的分布情况,例如利用导数来判断方程是否存在实根,以及实根的个数。 曲率: 我们将初步了解曲率的概念,它是衡量曲线弯曲程度的量,并探讨其在几何分析中的意义。 不定积分与定积分: 积分是求导的逆运算,它主要用于计算面积、体积、长度等。我们将深入理解不定积分的概念,并掌握各种积分技巧,包括换元积分法、分部积分法等。定积分则是在特定区间内对函数进行积分,其几何意义是曲线下的面积。我们将学习定积分的计算方法,以及牛顿-莱布尼茨公式。 定积分的应用: 定积分的应用几乎渗透到科学技术的各个角落: 几何应用: 计算平面图形的面积、旋转体体积、曲线长度等。 物理应用: 计算功、质心、转动惯量等。 经济学应用: 计算累积收益、消费函数等。 概率论应用: 作为概率密度函数的积分。 微分方程初步: 许多自然现象和社会现象都可以用微分方程来描述。本书将简要介绍微分方程的基本概念,并重点讲解一阶和某些简单高阶微分方程的求解方法,例如分离变量法、线性微分方程的解法等。我们将通过实例展示微分方程在物理学、工程学、生物学等领域的研究价值。 第三部分:概率统计的随机世界 在充满不确定性的现实世界中,概率统计为我们提供了理解和量化随机现象的强大工具。本部分将带领读者走进概率论与数理统计的世界。 随机事件与概率: 我们将从最基本的随机现象入手,定义随机事件,并学习计算概率的基本原则,包括古典概型、几何概型以及条件概率和全概率公式。我们将理解事件之间的相互关系,如互斥事件、独立事件,并学习如何利用这些关系来求解复杂事件的概率。 随机变量及其分布: 随机变量是将随机事件的数量化。我们将区分离散型随机变量和连续型随机变量,并学习它们的概率分布(概率质量函数、概率密度函数)和累积分布函数。本书将重点介绍一些重要的离散分布,如二项分布、泊松分布,以及重要的连续分布,如均匀分布、指数分布和正态分布。我们将深入理解正态分布的“钟形曲线”及其在现实世界中的普遍性。 数学期望与方差: 数学期望描述了随机变量的平均值,方差则衡量了随机变量取值的离散程度。我们将学习如何计算随机变量的数学期望和方差,并理解它们在描述数据中心趋势和离散程度方面的意义。 大数定律与中心极限定理: 这两个重要的定理是连接理论概率与实际统计的关键。大数定律表明,当试验次数足够大时,样本均值趋近于数学期望。中心极限定理则说明,在一定条件下,大量独立同分布的随机变量之和的分布近似于正态分布。我们将深入理解这两个定理的含义及其在统计推断中的重要作用,例如为什么在现实中经常遇到近似正态分布的现象。 统计学的基本概念: 本部分将引入统计学的基本概念,包括总体、样本、参数、统计量等。我们将学习如何从样本数据出发,对总体的特征进行推断。 参数估计: 点估计和区间估计是统计推断的两种主要方法。我们将学习如何利用样本统计量来估计总体的未知参数,并理解置信区间的概念,即以一定的概率包含总体参数的范围。 假设检验: 假设检验是统计推断的核心内容之一,它能够帮助我们根据样本数据来判断某个关于总体的假设是否成立。我们将学习构造检验统计量、确定拒绝域、计算p值等步骤,并通过实例来演示如何进行假设检验,例如检验某个产品合格率是否达到标准。 相关与回归分析初步: 当我们研究两个或多个变量之间的关系时,相关与回归分析就显得尤为重要。我们将初步了解相关系数的概念,用于衡量变量之间线性关系的强度和方向。在此基础上,我们将介绍简单线性回归模型,学习如何建立回归方程来预测一个变量的取值,并理解回归方程的系数的意义。 本书通过深入浅出的讲解,配合精选的例题和习题,旨在帮助读者在掌握基础知识的同时,培养独立思考和解决问题的能力,为进一步学习更高级的数学理论和应用打下坚实的基础。