1函数的极限：包括函数在某一点或无穷远处的极限的概念和性质；左极限和右极限的计算方法。此外，还学习了无穷小量和无穷大量的概念及其性质。
2函数的连续性：包括连续函数的定义、性质和判定方法；间断点的类型和性质。此外，还学习了连续函数的图像和性质。
3导数：包括导数的定义、几何意义和物理意义；导数的运算法则和常用公式。此外，还学习了导数在实际问题中的应用，如运动速度和加速度的计算、函数的单调性和极值问题等。
4积分：包括不定积分和定积分的概念和性质；积分的基本计算方法，如换元积分法和分部积分法。此外，还学习了积分在实际问题中的应用，如计算面积、体积和工作等问题。
5微分方程：包括可分离变量的微分方程和一阶线性微分方程的解法；二阶常系数线性齐次微分方程和非齐次微分方程的解法。此外，还学习了微分方程在实际问题中的应用，如人口模型和物理模型等。
六、概率论与数理统计
概率论与数理统计是高中数学的重要组成部分，它主要研究随机现象的规律性和数据的分析方法。
1随机事件与概率：包括随机事件的概念、独立事件和互斥事件的性质；概率的定义和计算方法，包括古典概率和几何概率等。此外，还学习了条件概率和全概率公式等内容。
2随机变量及其分布：包括离散型随机变量和连续型随机变量的概念和分布函数；常见的离散型随机变量分布（如二项分布、泊松分布等）和连续型随机变量分布（如均匀分布、正态分布等）。此外，还学习了随机变量的期望值、方差和标准差等数字特征以及分布函数的性质和图像绘制方法等内容。
3多维随机变量及其分布：包括二维随机变量的联合分布和边缘分布；独立性的判断和条件分布的计算方法；常见的二维随机变量分布（如二元正态分布等）。此外，还学习了多元随机变量的概念和分布函数以及相关系数等内容。
4数理统计的基本概念：包括样本、总体、抽样分布等概念；统计量的性质和计算方法。此外，还学习了抽样调查的设计和实施过程以及样本数据的收集和整理方法等内容。
5参数估计：包括点估计和区间估计的概念和方法；估计量的性质和选择原则；常见的参数估计方法（如矩估计法、最大似然估计法等）以及置信区间的构造方法等内容。此外，还学习了估计量的方差和标准误的计算方法以及样本量的确定方法等内容。
6假设检验：包括假设检验的基本概念和步骤；原假设和备择假设的设置；检验统计量的选择和计算方法；p值和显著性水平的判断标准等内容。此外，还学习了单样本和双样本的假设检验方法以及卡方检验、t检验等常用的假设检验方法等内容。
7回归分析：包括线性回归分析和非线性回归分析的概念和方法；最小二乘法的原理和应用；回归方程的拟合和预测等内容。此外，还学习了相关系数和回归分析在实际问题中的应用等内容。
通过学习概率论与数理统计，学生可以掌握随机现象的规律性和数据分析的基本方法，为未来的学习和工作打下坚实的基础。这些知识不仅在日常生活中有着广泛的应用，而且在科学研究和工程技术领域也发挥着重要的作用。
七、线性代数基础
线性代数是高中数学的高级内容之一，它主要研究向量空间和线性变换的基本理论和方法。在高中数学中，我们主要学习了向量及其运算、矩阵及其运算以及线性方程组等内容。
1向量及其运算：包括向量的表示和几何意义；向量的加法和数乘运算；向量的内积和外积运算等内容。此外，还学习了向量的线性组合和线性相关与线性无关的概念及判定方法等内容。
2矩阵及其运算：包括矩阵的定义和表示方法；矩阵的加法、数乘和乘法运算；矩阵的转置、逆和行列式等概念及计算方法等内容。此外，还学习了矩阵的秩的概念和计算方法以及特征值和特征向量的求解方法等内容。
3线性方程组：包括线性方程组的解法（如代入法、消元法等）；线性方程组的解集和结构（如一致方程组和非一致方程组的区别）；线性方程组的应用问题（如线性规划等）等内容。此外，还学习了矩阵的初等变换和线性方程组的解的几何意义等内容。