考研数学主要分为数学一、数学二和数学三三种类型，每种类型在内容侧重点和难度上略有不同，但总体上均涵盖了高等数学（或微积分）、线性代数和概率论与数理统计三大板块。以下是各科目考察内容的详细说明：
数学一
高等数学：包括函数、极限、连续、一元函数微积分学、向量代数与空间解析几何、多元函数的微积分学、无穷级数、常微分方程等。这部分内容不仅基础性强，而且应用广泛，是考研数学的重点之一。
线性代数：主要涉及行列式、矩阵、向量、线性方程组、矩阵的特征值和特征向量、二次型等。线性代数在考研数学中占有重要地位，其逻辑性和抽象性要求考生具备较强的思维能力。
概率论与数理统计：包括随机事件和概率、随机变量及其概率分布、二维随机变量及其概率分布、随机变量的数字特征、大数定律和中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验等。这部分内容对于培养考生的统计思维和数据处理能力至关重要。
数学二
高等数学：包括函数、极限、连续、一元函数微积分学、常微分方程等。虽然内容相对较少，但要求考生对这些基础知识有深入的理解和掌握。
线性代数：与数学一相似，也包含行列式、矩阵、向量、线性方程组、矩阵的特征值和特征向量等内容。数学二对线性代数的考察同样重视，需要考生具备扎实的线性代数基础。
数学三
高等数学：包括微积分、数列极限与级数等。微积分是金融学中的核心工具，用于描述和解决金融问题中的变化关系和动力学特征。考生需要掌握极限、连续、导数、偏导数、重积分等概念及其应用。
线性代数：包括向量空间、矩阵理论、线性方程组的求解等。线性代数在金融学中有着广泛的应用，主要体现在对投资组合的分析、风险评估以及衍生品定价等方面。
概率论与数理统计：包括随机事件与概率、随机变量及其概率分布、二维随机变量及其概率分布、随机变量的数字特征、大数定律和中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验等。这部分内容对于培养考生的统计思维和数据处理能力至关重要。
建议
数学一：适合对数学要求较高的理工科专业，如计算机、力学、通信、电子、机械等。建议考生提前复习，全面掌握各个知识点的概念和运算方法。
数学二：适合对数学要求不高的专业，如纺织、林业、农学等。考生应重点掌握高等数学和线性代数的基础知识和应用能力。
数学三：适合经管类专业，如金融学、经济学等。考生需要掌握高等数学、线性代数和概率论与数理统计的基础知识和应用能力，特别是在金融模型和数据分析方面的应用。
希望这些信息对你有所帮助，祝你考研顺利!