数学知识框架

高中数学学习框架可以按照以下方式划分：

集合、映射、函数、导数及微积分。

三角函数与平面向量。

数列与不等式。

解析几何。

立体几何。

统计与概率。

其他部分内容。

在复习时，了解整个知识框架体系，明确知识的重难点，抓住骨干知识点来进行复习，可以达到事半功倍的效果。

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大学数学学习框架可以按照以下内容进行划分：

函数与极限。

1.1 函数概念。

1.2 数列极限。

1.3 函数极限。

1.4 函数极限的运算法则、无穷小量与无穷大量。

1.5 函数极限的存在条件、洛必达法则。

1.6 函数的连续性。

导数与微分。

2.1 导数的概念。

2.2 导数的计算。

2.3 高阶导数。

2.4 微分。

导数的应用。

3.1 中值定理。

3.2 洛必达法则。

3.3 函数的单调性与曲线的凹向。

3.4 函数的极值与最值。

3.5 函数图形的描绘。

3.6 相关变化率。

不定积分。

4.1 不定积分的概念与性质。

4.2 换元积分法。

4.3 分部积分法。

4.4 有理函数的积分。

定积分。

5.1 定积分的概念与性质。

5.2 微积分基本公式。

5.3 定积分的换元法和分部积分法。

5.4 反常积分（广义积分）。

5.5 定积分的应用。

常微分方程。

6.1 常微分方程的基本概念。

6.2 可分离变量的微分方程和齐次方程。

6.3 一阶线性微分方程。

6.4 二阶常系数线性微分方程。

6.5 微分方程的应用。

多元函数微积分学。

7.1 极限、连续与偏导数。

7.2 全微分与极值。

7.3 二重积分。

微分方程组求解。

8.1 解常微分方程组的方法——高阶线性方程、线性方程组、一阶偏微分方程的分离变量法、特征线法、行波法、数值解法等。

8.2 解偏微分方程组的方法——有限差分法、有限元素法、特征线法等。

以上是大学数学的基本学习框架，具体的学习内容和难度可能会有所不同，学生应根据具体的学习要求进行学习。

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计算机数学学习框架可以包括以下内容：

离散数学：离散数学是计算机科学的基础，包括图论、集合论、逻辑学、格与布尔代数等内容。

线性代数：线性代数是计算机科学中常用的数学工具之一，包括向量、矩阵、线性方程组、行列式、特征值与特征向量等内容。

概率论与数理统计：概率论与数理统计是计算机科学中重要的数学工具之一，包括随机变量、概率分布、数理期望、方差、协方差、相关系数等内容。

微积分与数学分析：微积分与数学分析是计算机科学中常用的数学工具之一，包括极限、导数与微分、积分、微分方程、级数等内容。

计算理论：计算理论是计算机科学中的一个重要分支，包括可计算性理论、算法设计与分析、计算复杂性理论等内容。

统计学：统计学是计算机科学中常用的数据处理和分析工具之一，包括参数估计、假设检验、方差分析、回归分析等内容。

离散概率与概率图：离散概率与概率图是计算机科学中处理概率模型的重要工具之一，包括贝叶斯网络、马尔可夫链、隐马尔可夫模型等内容。

数值分析：数值分析是计算机科学中处理数值计算问题的主要工具之一，包括线性方程组的数值解法、数值积分、微分方程的数值解法等内容。

以上是计算机数学学习框架的一些主要内容，这些内容的学习有助于理解计算机科学中的算法和数据结构，并能够应用于实际问题的求解中。