考研数学的重点框架主要包括以下几个方面：
高等数学
微积分：包括极限、导数、积分及其应用。微积分部分的极限、导数、积分及其应用是考试的重点，考生需要熟练掌握基本概念、定理和公式，并能够灵活运用这些知识点解决实际问题。
空间几何：涉及空间曲线和空间曲面的理解，以及如何利用坐标系来描述和研究图形的性质。考生需要掌握直线、圆锥曲线（椭圆、双曲线、抛物线）的方程和性质，以及空间直角坐标系下的点、直线和平面的方程。
无穷级数：包括正项级数、交错级数、幂级数等。无穷级数的求和、收敛性判断等是考试的重要内容。
微分方程：主要考查一阶微分方程的通解或特解，二阶线性常系数齐次和非齐次方程的特解或通解。微分方程在物理学、生物学、工程等实际应用中也有广泛的应用。
线性代数
矩阵理论：涉及矩阵的运算、特征值与特征向量、线性方程组的求解以及二次型。考生需要理解线性代数的基本概念，掌握矩阵的性质和运算规则，以及如何利用这些工具来解决几何问题和代数问题。
向量空间：包括向量的基本概念、线性组合、线性无关与线性生成等。向量空间的理论是线性代数的重要组成部分，也是解决许多实际问题的有力工具。
概率论与数理统计
随机事件与概率：包括随机事件的概念、概率的定义及性质、概率的计算方法等。考生需要掌握概率论的基本原理，理解随机变量的各种分布，如二项分布、正态分布等，并能够运用这些知识进行数据分析和推断。
随机变量及其分布：涉及随机变量的定义、分布律、期望、方差等。考生需要熟悉常见的随机变量分布，并能够利用这些分布进行概率计算和推断。
数理统计的基本概念和方法：包括统计量、抽样分布、假设检验、回归分析等。考生需要掌握数理统计的基本方法，能够运用这些方法进行数据分析和推断。
建议考生按照上述框架进行复习，重点掌握各个模块的核心知识点，并通过大量的练习来巩固和提高解题能力。