一、题目
若函数 $f(x)$ 具有任意阶导数，且 $f^{\prime}(x)$ $=$ $f^{2}(x)$, 则当 $n$ 为大于等于 $2$ 的正整数时，$f(x)$ 的 $n$ 阶导数 $f^{(n)}(x)$ $=$ $?$
»A« $n! f^{2n}(x)$
»B« $n! f^{n+1}(x)$
»C« $n f^{2n}(x)$
»D« $n f^{n+1}(x)$
求导运算和次幂运算“强相关”的函数一般就是倒数函数
一、题目
分类： 考研数学
高等数学中常见的2+5种”真未定式”和1+1种”假未定式”的解题思路图
一、前言 
在高等数学中，极限问题是一类非常重要的问题。而极限类问题又常常表现为一些 未 定 式 的形式。
但是，什么样的式子是“ 真 未 定 式 ”？什么样的式子是“ 假 未 定 式 ”？对于这些未定式我们又该使用什么样的方法进行转换呢？
在本文中，「荒原之梦考研数学」将通过解题思路简图为同学们做一个详细的讲解。
继续阅读“高等数学中常见的2+5种”真未定式”和1+1种”假未定式”的解题思路图”为什么“尖点”一定是不可导点？因为尖点不是“双胞胎点”
一、前言
传统上，关于“尖点为什么不可导”，其实并不构成一个“问题”，因为，尖点就是依据其不可导性被定义的。
但是，在本文中，「荒原之梦考研数学」将基于最基本的数学公理，从全新的“峰”式视角，为同学们解释为什么尖点一定是不可导点，从而让同学们对有关知识建立更加深刻和形象的理解。
继续阅读“为什么“尖点”一定是不可导点？因为尖点不是“双胞胎点””判断一个点是不是尖点的“峰”式图形化方法：落圆法
一、前言
直观上来说，所谓“尖点”就是很“尖”的点。但是到底有多“尖”才能算尖点呢？
如果用传统的数学语言对尖点进行表述，那就是曲线上的动点在移动的时候，移动方向会瞬间发生改变的点，也就是导数的正负（切线的方向）突然发生改变的点。
例如，图 01 和图 02 中的点 $O (0,0)$ 都是尖点，在点 $O (0, 0)$ 的左右两侧，导数的正负发生了改变：
但是，上述中传统的数学方法，很难用于在直观上判断什么点是尖点，什么点不是尖点。
所以，在本文中，「荒原之梦考研数学」就通过独创的“ 落 圆 法 ”，让同学们利用直观的 几 何 性 质 理解“ 尖 点 ”和“ 非 尖 点 ”的区别。
继续阅读“判断一个点是不是尖点的“峰”式图形化方法：落圆法”峰式思维：等于零和趋于零在计算的时候到底有啥区别？
一、前言
在进行极限计算的时候，我们常常会遇到 $x = 0$ 或者 $x \rightarrow 0$ 的情况。那么，在具体计算的时候，我们该如何区分等于零和趋于零在计算过程中的不同性质和作用呢？
在本文中，「荒原之梦考研数学」将基于“峰式思维”为同学们介绍一种解决该问题的“不严谨”但很实用的方法。
继续阅读“峰式思维：等于零和趋于零在计算的时候到底有啥区别？”矩估计原理的“峰式”图形化解释
一、前言
关于概率统计学科中的“矩估计”为什么能用于估计某种分布的未知参数，我们可以通过传统的数学语言，给出非常严格的说明，详细内容可以阅读「荒原之梦考研数学」的《矩估计详解》这篇文章。
在本文中，「荒原之梦考研数学」将通过创造性的“峰式”图形化解释，将矩估计背后所依据的抽象原理具象化，为同学们理解和应用矩估计提供一种全新的视角。
继续阅读“矩估计原理的“峰式”图形化解释”极限什么时候需要区分正负，什么时候不需要区分正负？
一、前言
在高等数学的一些题目中（假设变量为 $x$），我们会遇到需要区分：
$\textcolor{lightgreen}{\blacklozenge}$ $x \rightarrow 0^{+}$ 和 $x \rightarrow 0^{-}$;
$\textcolor{lightgreen}{\blacklozenge}$ $x \rightarrow k^{+}$ 和 $x \rightarrow k^{-}$;
$\textcolor{lightgreen}{\blacklozenge}$ $x \rightarrow + \infty$ 和 $x \rightarrow – \infty$
的情况（其中 $k$ 为常数）。
以及不需要区分正负，只需要考虑：
$\textcolor{lightgreen}{\blacksquare}$ $x \rightarrow 0$;
$\textcolor{lightgreen}{\blacksquare}$ $x \rightarrow k$;
$\textcolor{lightgreen}{\blacksquare}$ $x \rightarrow \infty$
的情况。
那么，我们该怎么判度一个含有极限的极限式子是否需要考虑极限的正负呢？
在本文中，「 荒 原 之 梦 考 研 数 学 」将通过思路图和例题，为同学们讲清楚这个问题。
继续阅读“极限什么时候需要区分正负，什么时候不需要区分正负？”通过画图理解函数与数列之间相互嵌套复合后的敛散与单调性
一、前言
函数与数列具有很多相似的性质，例如敛散性和单调性等，但毕竟函数是一个基于“连续”的数学概念，而数列是一个基于“离散”的数学概念，所以，函数和数列之间也存在着诸多的区别。
那么，如果让函数和数列，通过嵌套复合的方式组成新的数列，则新数列的敛散性和单调性会呈现出来什么样的性质呢，我们该如何快速、形象又准确地判断出来这些性质呢？
在本文中，「 荒 原 之 梦 考 研 数 学 」将使用“ 峰 式 ”解法和传统解法两种方法为同学们提供一些求解此类问题的全新思路，希望可以帮助同学们提升解决这类问题的速度并理清相关思路。
继续阅读“通过画图理解函数与数列之间相互嵌套复合后的敛散与单调性”对“二阶嵌套分式”的一种快速变形定理
一、前言
在做数学题的时候，掌握一些计算技巧，可以帮助我们加快解题速度。在本文中，「荒原之梦考研数学」就给同学讲解一下形如下面这个“嵌套分式”的快速等价变形计算方法：
$$
\frac{a/b}{c/d}
$$
矩估计详解
一次性看懂期望和均值的联系与区别
图解随机变量和样本观测值的联系与区别
一、前言
在概率统计中，随机变量和样本观测值（或“样本的特征值”）是两个相关但不相同的概念。但是，在学习的过程中，随机变量和样本的观测值一般都是用数字进行表示的，此时，稍不注意就可能忽略了其中存在的区别。
所以，在本文中，「荒原之梦考研数学」将使用图解的方式为同学们讲解清楚这两个概念之家的联系和区别。
继续阅读“图解随机变量和样本观测值的联系与区别”对含有 $\sin$ 或 $\cos$ 的被积函数做分部积分一般要做两次
一、题目
$$
\begin{aligned}
I_{1} & = \int_{0}^{\infty} \mathrm{e}^{- \alpha x} \cdot \textcolor{lightgreen}{\cos} \left( \beta x \right) \mathrm{~d} x = ? \\ \\
I_{2} & = \int_{0}^{\infty} \mathrm{e}^{- \alpha x} \cdot \textcolor{pink}{\sin} \left( \beta x \right) \mathrm{~d} x = ?
\end{aligned}
$$
其中，$\alpha > 0$.
继续阅读“对含有 $\sin$ 或 $\cos$ 的被积函数做分部积分一般要做两次”经验分布函数的图形化理解
一、前言
经 验 分 布 函 数 是考研数学大纲中的一个“冷门”知识点，考察频次较低。但是，对于考研的学子们来说，再“冷门”的知识点，我们都要认真学习。
在本文中，「荒原之梦考研数学」将结合离散型随机变量的分布函数和直观形象的示意图，让同学们快速理解什么是“ 经 验 分 布 函 数 ”。
继续阅读“经验分布函数的图形化理解”峰式 (FENG Type) 图形法：直观地理解数列及数列的基本性质
一、前言
在高等数学中，我们一般会用 “$\{ x_{n} \}$” 或者 “$\{ y_{n} \}$” 表示数列，数列和函数有很多异同点，要想深入地理解数列，首先就要明白什么是数列，以及数列的敛散性。
在本文中，「荒原之梦考研数学」将使用通俗易懂的解释，为同学们讲明白数列的那些事。
继续阅读“峰式 (FENG Type) 图形法：直观地理解数列及数列的基本性质”