在智能科学与技术领域，考研数学不仅考验了考生对数学基础知识的掌握，还考察了将数学知识应用于解决实际问题的能力。以下是对智能科学与技术考研数学的一些关键点解析：
1. 线性代数：重点掌握矩阵运算、向量空间、特征值与特征向量等基本概念，以及线性方程组的求解方法。
2. 概率论与数理统计：理解随机事件、随机变量、概率分布、大数定律和中心极限定理等基本概念，并能运用概率论和数理统计的方法解决实际问题。
3. 高等数学：熟练掌握极限、导数、积分、级数等基本概念，特别是多元函数的微分与积分，以及微分方程的解法。
4. 离散数学：包括图论、组合数学、逻辑与集合论等内容，对于理解算法和计算机科学基础至关重要。
5. 数值分析：了解数值计算的基本方法，如插值、数值微分、数值积分等，以及误差分析。
6. 优化方法：掌握线性规划、非线性规划等优化方法，这些在智能算法中尤为关键。
7. 应用题训练：通过大量练习，提高解决实际问题的能力。
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