Bob Miller's Math for the GMAT

Bob Miller's Math for the GMAT pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

☆☆☆☆☆
出版者: 作者:Miller, Bob 出品人: 页数:259 译者: 出版时间:2008-6 价格:$ 20.28 装帧: isbn号码:9780738603889 丛书系列:
图书标签
  • GMAT
  • 数学
  • 备考
  • 考试
  • Miller
  • 指南
  • 学习
  • 技巧
  • 练习
  • 评分
  • 策略
想要找书就要到 小哈图书下载中心
立刻按 ctrl+D 收藏本页
你会得到大惊喜!!

具体描述

Maximize Your Math Score on the GMAT with Bob Miller Bob Miller has taught math to thousands of students at all educational levels for 30 years. His proven teaching methods will help you master the math section of the GMAT and boost your score Written in a lively and unique format that students embrace, "Bob Miller's Math for the GMAT "prepares GMAT test-takers with everything they need to know to solve the math problems that typify the exam. Unlike some dull test preps that merely present the material, Bob actually teaches and explains math concepts and ideas. His no-nonsense, no-stress style and decades of experience as a math teacher help students boost their GMAT score. Bob breaks down math and puts it back together in an easy-to-follow, step-by-step format. Each chapter is devoted to a specific topic and is packed with examples and exercises that reinforce math skills. Concepts covered include: Decimals, Fractions, and Percentages Exponents Square Roots Algebraic Manipulations Quadratic Equations Points and Lines CirclesTriangles Quadrilaterals/LI/ULand more The book includes seven focused practice sets with detailed explanations of answers, plus test-taking tips and advice. Remember, if you're taking the GMAT and need help with math, Bob Miller's got your number

掌控 GMAT 数学:全面备考指南 本书特色 本指南专为渴望在 GMAT(研究生管理科学入学考试)数学部分取得优异成绩的考生设计。我们深知 GMAT 数学不仅考察基础知识的掌握程度,更考验考生在时间压力下应用概念、解决复杂问题的能力。因此,本书内容经过精心构建,旨在提供一个全面、深入且高度实用的备考路径。 核心结构与内容覆盖 本书的结构设计遵循了 GMAT 数学考察的实际范围,并以逻辑递进的方式组织知识点,确保考生能够系统地构建知识体系,而非零散地记忆公式。 第一部分:数据基础与量化推理核心概念 本部分是所有后续复杂问题解决的基础。我们从最基础的数字系统概念入手,确保读者对 GMAT 考察的“数字”有最扎实的理解。 1. 整数与有理数系统深度解析: 涵盖了奇偶性、质数与合数(包括质因数分解的技巧)、最大公约数(GCD)和最小公倍数(LCM)的实际应用。我们特别强调在 GMAT 题型中如何快速识别和利用这些特性,例如在余数问题中的应用。 2. 分数、小数与百分比的转换与操作: 不仅是基础的相互转换,更侧重于在涉及到比率和比例时,如何使用分数形式进行更精确的计算,以及百分比变化(增长率、衰减率)的快速心算技巧。 3. 指数与根式: 详细阐述指数运算法则,尤其是在处理代数表达式简化和不等式中的应用。根式的简化和有理化操作在数据充分性题目中常作为干扰项出现,本书提供了一套标准化的处理流程。 第二部分:代数:从基础方程到不等式 代数是 GMAT 数学的核心支柱之一。本部分旨在将抽象的代数概念转化为解决实际问题的工具。 1. 线性方程与方程组: 涵盖单变量和双变量线性方程的求解。对于二元一次方程组,我们不仅教授代入法和加减消元法,更深入探讨在数据充分性问题中,判断方程组是否有唯一解、无穷多解或无解的条件。 2. 不等式与绝对值: 不等式的解集表示、符号测试法(Sign Analysis)在多项式和分式不等式中的应用。绝对值概念的解读,特别是涉及区间和距离的几何意义,是突破高难度题目的关键。 3. 函数基础概念(仅限 GMAT 范围): 介绍函数的定义、定义域和值域的基本概念。重点解析线性函数和二次函数的图示特征及其在坐标几何中的应用。 第三部分:几何:空间与平面关系的精确把握 GMAT 几何部分对空间想象能力要求较高。本部分通过详细的图示和公式推导,强化空间几何思维。 1. 平面几何核心: 深入探讨三角形(特殊三角形、勾股定理、三角函数的基本概念,如正弦、余弦在直角三角形中的应用)、四边形(平行四边形、梯形、矩形)和圆(弧长、扇形面积、圆周角与圆心角的关系)。 2. 坐标几何: 掌握距离公式、中点公式、斜率的含义及应用。重点解析直线方程(点斜式、斜截式)和抛物线(二次函数)的图像性质及其在最优化问题中的潜在联系。 3. 立体几何初步: 侧重于常见立体图形(立方体、长方体、圆柱体、圆锥体)的表面积和体积计算,以及如何计算三维空间中两点之间的距离。 第四部分:统计学、概率与组合分析 这部分内容往往是许多考生感到棘手的地方,因为它涉及到非连续性思维。本书采取“理论先行,实例驱动”的策略。 1. 描述性统计: 详细区分平均数(Mean)、中位数(Median)和众数(Mode)的计算方法及其在不同数据分布下的意义。理解标准差(Standard Deviation)作为衡量数据离散程度的指标,尤其是在比较两组数据集中趋势和离散趋势时的应用。 2. 概率基础: 单次、独立事件、互斥事件和非互斥事件的概率计算。条件概率的引入与贝叶斯定理的初级应用(在 GMAT 语境下)。 3. 组合与排列(Counting): 严格区分排列(Permutation,顺序重要)和组合(Combination,顺序不重要)。掌握“插空法”和“捆绑法”等高级计数技巧,以应对复杂的排列组合问题。 第五部分:数据充分性(Data Sufficiency)专项突破 数据充分性是 GMAT 数学区别于其他考试的关键部分。本书将上述所有知识点与 DS 题型的特殊要求相结合。 1. DS 策略制定: 教授如何识别“关键信息”(Critical Information),如何利用“检验值测试”(Testing Numbers)来快速排除错误选项。 2. 充分性的五大陷阱: 专门分析“零值陷阱”、“负值陷阱”、“分数陷阱”以及如何处理“变量依赖性”问题。 3. 系统性评估: 强调 DS 题的本质是判断“是否能得到唯一确定的答案”,而不是计算出最终的数值。本书提供大量的 DS 专项训练,帮助考生形成快速的“充分性判断直觉”。 学习方法论与应试技巧 本书不仅仅是一本知识点的汇编,更是一套完整的应试策略手册: 时间管理矩阵: 针对不同难度的题目,分配黄金解题时间的建议。 草稿纸的艺术: 如何在有限的空间内高效布局代数运算和几何作图,避免计算错误。 错误分析日志: 鼓励考生建立个人错题本,系统性地记录自己犯错的类型(是概念错误、代数运算错误还是策略失误),从而实现针对性强化。 通过对上述五大核心领域的系统学习和专项训练,考生将能自信地应对 GMAT 数学部分的任何挑战,无论是标准的定量推理题还是更具迷惑性的数据充分性题目,实现分数最大化目标。

作者简介

目录信息

读后感

☆☆☆☆☆

☆☆☆☆☆

☆☆☆☆☆

☆☆☆☆☆

☆☆☆☆☆

用户评价

☆☆☆☆☆

这本《Bob Miller's Math for the GMAT》真是我备考GMAT数学的救星!我之前对量化部分一直心存畏惧,尤其是一些涉及到概率和统计的题目,感觉公式一多就晕头转向。但这本书的讲解方式简直是化腐朽为神奇。它不是那种干巴巴地堆砌公式和例题的教材,而是真正深入浅出地剖析了每种题型的核心逻辑。比如,它对“工作效率”这类应用题的讲解,简直是教科书级别的清晰,作者用非常生活化的比喻,让我一下子就抓住了如何设置方程的关键点。更让我印象深刻的是,它对于那些看似复杂的排列组合问题,没有直接给出复杂的公式,而是通过图示和分步拆解,让我明白了“为什么是这个公式”,而不是死记硬背。我记得我花了大量时间研究了关于“数据充分性”那一部分,这本书的处理方式非常巧妙,它不是简单地告诉你A/B哪个对,而是教会你如何系统地去检验每个选项是否能独立得出结论,或者需要两个条件结合。那种结构化的思维训练,远比单纯刷题有效得多。读完它,我感觉我的数学思维模式都升级了,不再是看到题目就想套公式,而是先理解背后的数学原理。这本书的排版和设计也十分人性化,重点和易错点都有明显的标记,极大地提高了我的复习效率,对于目标分数在700分以上的考生来说,这本书提供的深度和广度绝对是物超所值的投资。

☆☆☆☆☆

说实话,我是一个典型的“文科思维”学习者,数学对我来说就像一门外语。我尝试过几本市面上主流的GMAT数学书,但要么是讲解过于学术化,术语晦涩难懂,要么就是题型覆盖面太广,反而显得重点不突出,读起来让人抓不住重点。Bob Miller的这本教材,最大的亮点就在于它的“用户友好度”。它仿佛是为你这个数学小白量身定做的私教。书中大量的“陷阱提示”环节,简直是神来之笔,它会提前指出GMAT出题人最喜欢在哪里设置迷惑项,这让我每次做题时都能保持高度警惕。我特别喜欢它对基础概念的重新定义,比如对“标准差”的解释,它没有直接搬出那个复杂的平方根公式,而是通过描述数据分布的“离散程度”,让我立刻明白它在实际应用中代表什么。对于那些我以前一直混淆的概念,比如“中位数”和“平均数”在极端值出现时的表现差异,作者通过对比鲜明的案例分析,让我彻底理清了思路。这本书不是让你成为数学家,而是让你成为一个“高分GMAT考生”,它精准地瞄准了考试的范围和深度,绝不浪费时间在那些GMAT根本不考的偏僻知识点上,这种专注度非常可贵。

☆☆☆☆☆

我拿到这本书的时候,其实已经做完了OG(官方指南)的所有数学题目,感觉自己好像进入了瓶颈期,分数总是卡在49分左右徘徊不前,非常郁闷。我原本以为这本书也会是另一本题海战术的集合,没想到它给我的提升是结构性的。它里面关于“复利和折现”那一章,是我收获最大的部分。市面上很多书只是教你怎么套用FV和PV公式,但Bob Miller这本书竟然用一个“时间轴”的概念,将整个计算过程可视化了,让复杂的连续复利计算变得直观易懂。更让我惊奇的是,它对“几何”部分的讲解,特别是那些涉及到三维图形的体积和表面积计算,它没有直接给出公式,而是引导你如何通过切割、组合等几何变换来推导结果。这种注重推导过程而不是死记硬背的教学方法,极大地增强了我应对新题型的信心。我发现,自从开始系统地使用这本书的解题思路后,我在实际考试中遇到陌生题型时,能更快地回到基础定义上去构建解题框架,而不是慌乱地去回忆可能已经忘记的复杂公式。这本教材的价值,在于它教你如何“思考”数学,而非仅仅“计算”数学。

☆☆☆☆☆

这本书的作者对GMAT数学题目的“偏好”把握得非常精准,简直像个“内部人士”。我发现,许多市面上其他教材,虽然内容详尽,但有些题目设置得过于“学术化”,在实战中很少出现。然而,Bob Miller这本书的例题和练习题,其风格、难度设置,乃至数字的选择,都与我考场上遇到的真实题目高度吻合。特别是那些关于“集合论”和“函数图像分析”的部分,它抓住了GMAT喜欢考察的交集、并集、奇偶性判断等核心考点,并配上了足够多的变体练习。我最欣赏的地方是,这本书提供了一个非常强大的“自测反馈系统”。每完成一个章节的练习后,它都会提供一个“能力评估区”,让你快速定位自己知识体系中的薄弱环节。这种及时的反馈机制,让我能够有针对性地进行查漏补缺,而不是盲目地进行下一轮复习。总而言之,这本书给我带来的不仅仅是知识点的掌握,更是一种对GMAT量化考试的“熟悉感”和“掌控感”,这对于最终的临场发挥至关重要。

☆☆☆☆☆

必须承认,我过去在准备GMAT数学时,最大的问题是“时间管理”。我总是花费太多时间在那些基础的加减乘除上,导致最后几道难题根本来不及做。这本《Bob Miller's Math for the GMAT》在提升速度方面也给了我很多启发。书中对于计算技巧的讲解,简直是“效率宝典”。例如,在处理分数和小数互换时,它提供了一套快速心算的方法,能将那些本来需要列式计算的步骤瞬间简化。我尤其欣赏作者在讲解代数部分时,频繁使用的“代入验证法”(Backsolving)。作者不仅展示了如何使用这种方法,还详细分析了在哪些情况下使用它比直接解方程更省时省力,这是一种非常实用的应试策略。此外,书中对常见数值的近似值和特殊三角函数值的记忆方法也相当有效,让我不再需要为这些琐碎的数字反复查阅参考表。这本书真正做到了为高分考生服务,它假设你已经掌握了基础算术,然后专注于如何用最快的速度、最准确的判断来解决GMAT需要解决的问题。读完这本书,我感觉我不再是和时间赛跑,而是学会了如何优雅地驾驭时间。

☆☆☆☆☆

☆☆☆☆☆

☆☆☆☆☆

☆☆☆☆☆

☆☆☆☆☆