編入の勉強でしたこと【数学編】
はじめに
おはようございます。Da-chiです。
この記事では、私が数学の勉強でしたことを説明します。
私は、受験校の関係でフーリエ変換以外は概ね勉強したので、ぜひ参考にしてください。
私の全体の編入体験記は以下からご覧ください。勉強の流れなどが書いてあります。
微分積分・線形代数
微積・線形は基本なので、ほとんどの受験生が勉強するでしょう。
私は、編入数学徹底研究を3周し、編入数学過去問特訓を3周しました。
徹底研究は4年生12月から始めました。1周目はほとんど全問題を解きましたが、解けない問題が多かったです。2周目は類題と章末問題を解き、苦手な問題にチェックを入れました。3周目はチェックした問題を中心に解きました。
過去問特訓は5年生4月から解きました。1周目は全章全問題（C問題を除く）を解きました。基本とA問題は概ね解けましたが、B問題は解けないものも多かったです。2周目は1周目で解けなかった問題を解きました。3周目は微積・線形以外の範囲を解いたので、後で書きます。
また、電通大では「ベクトル空間と線形写像」が頻出なので、過去問をもとにその範囲を重点的に解きました。
複素解析
複素解析は電通大と阪大で毎年出題されるので、そのために勉強しました。複素解析は高専の授業では扱うことが少ないと思うので、多くの受験生が一から勉強する必要があるでしょう。
複素解析で出題される問題は、留数定理・実積分への応用が多く、ローラン展開がたまにありました。
私は、複素解析を徹底研究やマセマ演習複素関数で勉強しました。
はじめは、徹底研究の複素解析の範囲を解きました。しかし、全体像を理解することが難しく、徹底研究2周目のときもあまり解けず、過去問特訓の問題もほとんど解けませんでした。
そのため、複素解析の基礎を知る必要があると感じ、4月末からマセマを1周し始めました。ようやく複素解析の概観を把握することができ、その後は徹底研究や過去問特訓の問題をある程度解けるようになりました。
また、電通大試験後は応用数学（数理工学社）の複素解析の範囲を解いて復習しました。
微分方程式
微分方程式は電通大と阪大でよく出題されるので、そのために勉強しました。高専の授業で変数分離形・同次形・2階定数係数などを扱い、理解できていたので、基礎はあったと思います。
電通大の微分方程式は易しめ（2階定数係数など）だったので、徹底研究や過去問特訓の数周で十分でした。
阪大の微分方程式は難しめ（非線形、連立、ラプラス変換の利用）だったので、6月末からマセマ演習常微分方程式でいろいろな解法を学習しました。この参考書を使用して、ラプラス変換も一緒に復習しました。
ベクトル解析
ベクトル解析は近頃の阪大で出題されているので、そのために勉強しました。高専4年で学んでいたので、基礎はありました。
ベクトル解析で出題される問題は、ベクトル解析の公式証明や線積分・面積分が多かったです。
私は、徹底研究や過去問特訓の1周目は試験範囲に関わらず数学全体的に復習しようと考えていたので、ベクトル解析も復習しました。ただ、そのときは阪大でベクトル解析を使うとは想定していなかったです。くわえて、ある程度は解けると思っていました。
しかし、阪大過去問を解いてみると忘れていることが多かったので、過去問特訓を解きなおしたり、新応用数学（大日本図書）や大学編入試験問題を解きました。
確率統計
確率統計は阪大で毎年出題されているので、そのために勉強しました。
高専の授業で統計的検定まで学習しましたが、すっかり忘れていたので一から勉強する必要がありました。
阪大の確率統計の出題範囲は広いですが、問題の種類は多くないので、早めに勉強することで得点源にできると思います。（私は遅かった。）
私は、マセマ演習確率統計を6月末から1周し始めました。
その後、概ね理解できたと思い、阪大過去問を解いてみました。しかし、確率の範囲（条件付き確率や確率密度関数）は解けましたが、統計の範囲（推定や検定）が全く解けませんでした。
過去問を全く解けなかったので確率統計は諦めようと思いました。
しかし、Studyplusのフォロワーにおすすめを聞き、高専テキストシリーズや応用数学（数理工学社）で学びなおすことにしました。問題をたくさん解いたことで、阪大過去問も概ね解けるようになりました。
阪大過去問の確率統計は、高専テキストシリーズの例題や問題とほとんど同じなので、この問題が解けるようになれば十分だと思います。一方、マセマだけでは演習不足だと感じました。
おわりに
1つの参考書を繰り返すことも大事でしょうが、たくさんの問題に触れることも重要だと感じました。そのため、いろいろな参考書を試してみることをおすすめします。
この体験記が皆さんに役立てれば幸いです。
この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか？