根据考研数学的考试特点和考生反馈，以下章节普遍被认为是难度较高的部分：

一、高等数学部分

无穷级数

收敛性判别方法（如比值审敛法、根值审敛法）和级数求和技巧要求较高，且常与其他知识点综合应用。

例如：判断$sum{n=1}^{infty} frac{1}{n^2}$与$sum{n=1}^{infty} frac{1}{n}$的敛散性。

曲面积分与向量代数

需掌握向量场、曲面方程等抽象概念，计算量较大且对几何直观要求高。

例如：计算$iint_S x^2 + y^2 , dS$，需结合参数方程和微分形式。

极限与连续

除基础求极限外，还需掌握夹逼准则、单调有界定理等高级方法，并能灵活运用数学语言表述。

例如：证明$lim_{x to 0} frac{sin x}{x} = 1$，需构造辅助函数或利用洛必达法则。

多元函数微分学

偏导数、全微分、高阶偏导数的计算及应用较复杂，常涉及物理问题。

例如：求$z = x^2 + y^2$在点$（1,1）$处的全微分。

二、线性代数部分

矩阵与向量空间

抽象概念（如线性变换、基与维数）和复杂运算（如矩阵求逆、特征值）是重点。

例如：证明矩阵$A$可逆的充要条件是其行列式非零。

线性方程组与矩阵秩

高斯消元法、克拉默法则及矩阵秩的判定方法需熟练掌握。

例如：求解齐次线性方程组$Ax=0$的基础解系。

三、概率论与数理统计部分

概率论核心内容

多维随机变量及其分布（如二维正态分布）、大数定律、中心极限定理等理论性较强。

例如：证明独立同分布随机变量的和仍服从正态分布。

数理统计方法

方差分析、回归分析等统计推断方法涉及复杂计算和假设检验。

例如：通过样本数据估计总体均值和方差。

总结

高频难点 ：无穷级数、曲面积分、极限是数学一和数学二的核心难点。

学科特性 ：概率论与数理统计的大数定理等理论部分较难理解。