2008年驾驶证样本(好不好)

函数的概念和表示函数的有界性、单调性、周期性和奇偶复合函数、反函数、隐函数分段函数的基本初级函数的性质以及图形初级函数函数之间的关系
9.了解连续函数的性质和初级函数的连续性，了解闭区间连续函数的性质性、最大值和最小值定理、介值定理)并将这些性质应用于闭区间。

2008年驾驶证样本

2008年驾照照片规格。

《机动车驾驶证申请使用条例》（公安部第71号令）第50条明确规定，机动车驾驶证的样式和规格按照《中华人民共和国公共安全行业标准》执行。根据本标准的规定，驾照照片是持证人本人最近的免冠、白色背景彩色正面照片，视力矫正需要戴眼镜，照片规格为32张mm×22mm(1寸)，头部占照片长度的2/3，分辨率300dpi。

一寸15张。

办理驾照时，需要交身份证原件交管部门检查。

2008年证件照

数学四考不考无限级数。

数学四考不考无穷级数？

2008年考研数学四大纲大纲

2008年全国研究生入学考试

试卷结构(一)试卷满分150分，考试时间180分钟。
(二)内容比例微积分约56%线性代数约22%概率约22%

(三)题型比例
填空题和选择题的答案(包括证明题)约为45%

微积分、线性代数、概率论

一、函数、极限、连续性
函数的概念和表示函数的有界性、单调性、周期性和奇偶复合函数、反函数、隐函数分段函数的基本初级函数的性质以及图形初级函数函数之间的关系
数列极限和函数极限的定义，以及性质函数的左极限和右极限，无限小和大的概念，以及无限小的性质和无限小的比较极限
两个极限存在的标准：单调有界标准和夹紧标准：

初级函数连续性闭区间连续函数的性质
理解函数的概念，在应用问题中，掌握函数的表中建立函数关系。
2.了解函数的有界性、单调性、周期性和奇偶性。
2.了解函数的有界性、单调性、周期性和奇偶性。
3解复合函数和分段函数的概念，理解反函数和隐函数的概念。
4.掌握基本初等函数的性质和图形，了解初等函数的概念
了解数列极限和函数极限(包括坐极限和右极限)的概念。

6.了解极限的性质和存在的两个标准，掌握极限四个操作规则，掌握利用两个重要极限求极限的方法。
7.了解无限小的概念和基本性质，掌握无限小的比较方法，了解无限小的概念及其与无限小的关系。
理解函数连续性的概念(包括左连续和右连续)，将确定函数间断点的类型。
9.了解连续函数的性质和初级函数的连续性，了解闭区间连续函数的性质性、最大值和最小值定理、介值定理)并将这些性质应用于闭区间。
二、一元函数微分学
平面曲线的切线、法线导数和微积分概念导数的几何意义以及经济意义函数的可导性和连续性之间的关系。
洛必达（L’Hospital）法则函数单调判断函数的极值
函数图形的凹凸、拐点和渐近线函数图形描述函数的最大值和最小值
理解导数的概念与可导性与连续性的关系，了解导数的几何意义和经济意义（包括边际和弹性的概念），将要求平面曲线的切线方程和法线方程。

2.掌握基本初级函数的导数公式、导数的四个操作规则和复合函数的求导规则，会求分段函数的导数、反函数和隐函数的导数。
2.掌握基本初级函数的导数公式、导数的四个操作规则和复合函数的求导规则，会求分段函数的导数、反函数和隐函数的导数。
3.了解高阶导数的概念，会要求简单函数的高阶导数
4.了解微分的概念、导数与微分的关系以及一阶微分形式的不变性，会要求函数的微分。
5、理解罗尔（Rolle）定理和拉格郎日(Lagrange)中值定理，了解柯西(Cauchy)中值定理，掌握这三个定理的简单应用。
6.洛必达法则将用于求极限。
7.掌握函数单调的判断方法，了解函数极限的概念，掌握函数极值、最大值和最小值的求法及其应用.
8.函数图形的凹凸性会用导数来判断，函数图形的拐点和渐近线会被要求。
9描绘简单函数的图形。
三、一元函数的积分学
原函数和不定积分概念不定积分的基本性质基本积分公式定积分概念和基本性质定积分中值定理积分上限函数及其导数
牛顿-莱布尼茨（Newton－Leibniz）不定积分和定积分的换元积分法和分部积分法异常(广义)积分定积分的应用。
1.了解原函数和不定积分的概念，掌握不定积分的基本性质和公式，掌握不定积分的换元积分法和分部积分法。
2.了解固定积分的概念和基本性质，了解固定积分的中值定理，了解积分上限的函数，并要求其导数，掌握牛顿-莱布尼茨公式和固定积分的换元积分法和分部积分法。
3.平面图形的面积、旋转体的体积和函数的平均值将用固定积分计算，简单的经济应用问题将用于固定积分。
4解异常积分的概念，会计算异常积分
四、多元函数微积分学
多元函数的概念二元函数的几何意义二元函数的极限和连续概念是多元函数偏差导数的概念，以及计算多元复合函数和隐藏函数的导数
二级偏导数全微分多元函数的极值和条件极值、最大值和最小值二重积分的概念、基本性质和计算无界区域中简单的异常二重积分。
了解多元函数的概念，了解二元函数的几何意义。
了解多元函数的概念，了解二元函数的几何意义。
2.了解二元函数的极限和连续概念，了解二元连续函数在性质。

3.了解多元函数偏导数和全微分的概念，需要多元复合函数的一阶和二阶偏导数、全微分和多元隐函数的偏导数。

了解多元函数极值和条件极值的概念，掌握多元函数极值存在的必要条件，了解二元函数极值存在的充分条件，要求二元函数极值，要求简单多元函数的最大值和最小值，解决简单的应用问题。
了解二重积分的概念和基本性质，掌握二重积分的计算方法(直角坐标、极坐标)，了解无界区域内简单的异常二重点并计算

五、常微分方程

常微分方程的基本概念变量可分离的微分方程齐次微分方程
1.了解微分方程及其解、阶、通、初始条件和特解的概念。
掌握变量可分离的微分方程、齐次微分方程和一阶线性微分方程。
掌握变量可分离的微分方程、齐次微分方程和一阶线性微分方程。
行列的概念和基本性质行列的定理
了解行列式的概念，掌握行列式的性质。
2.行列式的性质和行列式按行(列)进行定理计算。
矩阵概念矩阵的线性运算矩阵的乘法方阵的行列矩阵转移逆矩阵的概念和性质矩阵的可逆必要条件伴随着矩阵矩阵的初始变化
等价块矩阵及其初等矩阵矩阵的运算
1.了解单位矩阵、数量矩阵、对角矩阵、三角矩阵的定义和性质，了解对称矩阵，反对称矩阵和正交矩阵的定义和性质。
掌握矩阵的线性运算、乘法、转移及其运算规律，了解方阵的权力和方阵乘积的行列性质。
掌握矩阵的线性运算、乘法、转移及其运算规律，了解方阵的权力和方阵乘积的行列性质。
3.理解逆矩阵的概念，掌握逆矩阵的性质和完全必要的可逆矩阵条件，理解伴随矩阵的概念，用伴随矩阵求逆矩阵。
4.了解矩阵的初始变换和初始矩阵和矩阵的等价概念，了解矩阵的秩序概念，掌握逆矩阵和秩序的方法。
5.了解块矩阵的概念，掌握块矩阵的操作规则。
向量概念向量的线性组合与线性表示向量组的线性相关性与线性无关。向量组的顺序向量组与矩阵的顺序之间的关系
线性正交标准化方法与向量组无关。
了解向量的概念，掌握向量的加法和数乘运算法。
2、了解线性组合与线性表示、线性相关、线性相关的概念，掌握线性相关的性质和判断方法。
3.了解向量组的大线性无关组和秩的概念，就会要求向量组的大线性无关组和秩。
4.了解向量组等价的概念，了解矩阵秩与其行(列)向量组的关系。
5.了解内积的概念，掌握线性无关向量组正交标准化的施密特(Schmidt)方法。
克莱母，线性方程组（Cramer）法则线性方程组的基本解系和通解是有解和无解的
非齐次线性方程组的解与相应的齐次线性方程组(导出组)的解之间的关系。
1.用克莱母法则解线性方程组。
2.掌握非齐次线性方程组的判断方法。
3.了解齐次线性方程组的基本解系概念，掌握齐次线性方程组的基本解系和通解方法。
4.了解非齐次线性方程组的结构和通解概念。
5.掌握用初等行转换线性方程组的方法。

5.矩阵的特征值和特征向量

矩阵的特征值和特征向量的概念、性质相似矩阵的概念和性质矩阵的充分必要条件以及相似对角矩阵、实对称矩阵的特征值、特征向量和相似对角矩阵。

1.了解矩阵特征值和特征向量的概念，掌握矩阵特征值的性质，掌握寻求矩阵特征值和特征向量的方法。

2.了解矩阵相似的概念，掌握相似矩阵的性质，了解矩阵可以相似对角化的充分必要条件，掌握将矩阵转化为相似对角矩阵的方法。

掌握实对称矩阵的特征值和特征向量的性质。

二次型及其矩阵表示合同变更和合同矩阵二次型的秩序惯性定理二次型的标准型和标准化，二次型为标准二次型及其矩阵的正定性
1.了解二次型的概念，以矩阵的形式表示二次型，了解合同变更和合同矩阵的概念
了解二次秩序的概念，了解二次类型的标准类型、标准类型和其他概念，了解惯性定理，并将二次类型转换为标准类型.
理解正定二次型、正定矩阵的概念，并掌握其判别法.
一、随机事件及概率
随机事件与样本空间事件的关系以及运算完整事件组概率概率概率概率概率概率概率概率概率概率概率概率概率概率概率基本公式事件的独立性重复试验

1.了解样本空间(基本事件空间)的概念，了解随机事件的概念，掌握事件的关系和操作。

2.理解概率和条件概率的概念，掌握概率的基本性质，计算古典概率和几何概率，加法公式、减法公式、乘法公式和全概率公式，以及贝叶斯(Bayes)公式等。

3.了解事件独立性的概念，掌握事件独立性的概率计算；了解独立重复试验的概念，掌握计算事件概率的方法。

二、随机变量及其概率分布

随机变量分布函数的概念及其性质离散随机变量的概率密度分布
1.理解随机变量的概念和分布函数
F(x)=P≤

(-∞＜x与随机变量相关的事件量相关的事件的概率。
2.理解离散随机变量及其概率分布的概念，掌握0-1分布、二分布、超几何分布、泊松（Poisson）分布及其应用。
2.理解离散随机变量及其概率分布的概念，掌握0-1分布、二分布、超几何分布、泊松（Poisson）分布及其应用。
掌握泊松定理的结论和应用条件，用泊松分布近似表示二项分布。
4.了解连续随机变量及其概率密度的概念，掌握均匀分布和正态分布N(μ,σ2)指数分布及其应用，其中参数为λ（λ>0)指数分布的密度函数为

5.需要随机变量函数的分布。
二维连续随机变量的概率密度、边缘分布和条件分布、
边缘概率密度和条件密度随机变量的独立性和不相关性{n}常见二维随机变量的分布两个及两个以上随机变量的函数的分布。{n}1、理解多维随机变量的分布函数的概念和基本性质。{n}2、理解二维离散型随机变量的概率分布和二维连续型随机