2007年AMC8数学竞赛中英文真题典型考题、考点分析和答案解析

news2025/2/9 3:44:43

今天,我们来继续研究AMC8竞赛的真题。通过反复研究历年真题,不仅可以掌握AMC8这个竞赛的命题规律和常见考点,通过真题的详细解析可以建立自己的解题思路、举一反三,还可以通过做真题不断发现自己的薄弱点查漏补缺。

今天我们来看看2007年AMC8竞赛的五道典型考题。欢迎您查看历史文章了解之前各年的真题解析,本系列会持续更新,直到大家参加完2024年的比赛。您有任何关于AMC8比赛的任何问题都可以问我,关于题目的解析也可以交流。

用了都说好!为帮助孩子们更便捷地做真题,六分成长独家将AMC8竞赛2000-2023年的所有真题制作了在线版本,适合各种终端和设备利用碎片化时间,快速、反复做题,提高最后一个月的备考效率,而且这些真题文档和在线练习题会不断更新。

2007年AMC8数学竞赛真题、考点和解析:第3题

这道题的考点是数论(质因数分解)。

250的质因数分解为2×5×5×5,因此最小的2个质因子是2和5,所以2+5=7,选C。这道题目的关键是记住2是个特殊的数,既是偶数也是质数。在备考AMC8的过程中,一些基本的概念、定义和公式,特殊的数要记住。除了自己做笔记,也可以查看我已经整理好的备考精选资料。

2007年AMC8数学竞赛真题、考点和解析:第8题

这道题的考点是平面几何,面积。

如题图,显然ABED是个正方形,边长为3。因为EC=DC-DE=6一3=3。因此△BEC的面积是1/2×EC×BE=1/2×3×3=4.5,所以选B。

总体来说,AMC8中几何题目都比较简单,我们要对各种图形的面积和周长公式了然于胸。

2007年AMC8数学竞赛真题、考点和解析:第13题

该题考点是文氏图,也叫韦恩图。

2007年AMC8数学竞赛真题、考点和解析:第20题

这道题的考点是百分数。

假设总共打了×场比赛,因为在地区赛期间打了8场比赛,则在地区赛之前,打了x-8场比赛,且赢了0.45(x-8)场。因此总共赢了0.45(x-8)+6场,而这是总的比赛场数的一半,即0.45(x-8)+6=1/2x,解得x=48,选A。

题目看起来来数量关系比较多,比较复杂,认真审题。

2007年AMC8数学竞赛真题、考点和解析:第25题压轴题

这道题的考点是概率(分类讨论)。

2次分数之和为奇数,只有两种可能:第1次是奇数,第2次是偶数。或者第1次

是偶数,第2次是奇数。先计算扔一次,得分为奇数的概率:

有用!六分成长针对2024年AMC8备考资源

为帮助孩子更好地复习和备考AMC8竞赛,六分成长独家制作了丰富的在线练习真题集和备考文档、视频资料。无论孩子是参加了机构培训班作为辅助学习资源,还是完全自学(实践证明是可行的),都能大幅提高效率。如果您兴趣,欢迎私信沟通和交流。

科学备考,利用碎片化时间再冲刺二十多天,收获好成绩!

加油!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1335928.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

【单调队列】LeetCode1499:满足不等式的最大值

涉及知识点 单调队列 题目 给你一个数组 points 和一个整数 k 。数组中每个元素都表示二维平面上的点的坐标&#xff0c;并按照横坐标 x 的值从小到大排序。也就是说 points[i] [xi, yi] &#xff0c;并且在 1 < i < j < points.length 的前提下&#xff0c; xi &…

蓝牙物联网在智慧医疗中的应用

物联网技术开启了万物互联的时代&#xff0c;并且随着智慧城市建设的加速推进及物联网技术对各行业的逐步渗透&#xff0c;“智慧”概念应运而生&#xff0c;诸如智慧能源、智慧交通、智慧医疗等“遍地开花”&#xff0c;可以说&#xff0c;物联网技术给各行业带来了产业模式上…

时间Date

你有没有思考过时间问题&#xff1a; 前端为什么可以直接看见时间格式的数据 后端怎么接受的数据&#xff0c;怎么处理的 一般来说&#xff1a;前端传输来数据都是时间格式的字符串&#xff0c;那么后端需要能够解析时间格式的字符串&#xff0c;归功于JSONFormat ,可以解析…

<meta name=“Keywords“ content=““ >、<meta name=“Description“ content=““ > 等用法解释

今天在看网站代码&#xff0c;发现类似<meta name"Keywords" content"" >、<meta name"Description" content"" >这样的写法&#xff0c;不知道具体代表什么意思&#xff0c;于是上网搜了一下&#xff0c;下面是在网上找到…

CEC2013(python):六种算法(RFO、PSO、CSO、WOA、DBO、ABC)求解CEC2013

一、六种算法简介 1、红狐优化算法RFO 2、粒子群优化算法PSO 3、鸡群优化算法CSO 4、鲸鱼优化算法WOA 5、蜣螂优化算法DBO 6、人工蜂群算法 &#xff08;Artificial Bee Colony Algorithm, ABC&#xff09; 二、6种算法求解CEC2013 &#xff08;1&#xff09;CEC2013简…

Ai企业系统源码 Ai企联系统源码 商用去授权 支持文心 星火 GPT4等等20多种接口

智思Ai系统2.4.9版本去授权&#xff08;可商用&#xff09;支持市面上所有版本的接口例如&#xff1a;文心、星火、GPT4等等20多种接口&#xff01;代过审AI小程序类目&#xff01;&#xff01;&#xff01; 安装步骤&#xff1a; 1、在宝塔新建个站点&#xff0c;php版本使用…

Nature | 大型语言模型(LLM)能够发现和产生新知识吗?

大型语言模型&#xff08;LLM&#xff09;是基于大量数据进行预训练的超大型深度学习模型。底层转换器是一组神经网络&#xff0c;这些神经网络由具有自注意力功能的编码器和解码器组成。编码器和解码器从一系列文本中提取含义&#xff0c;并理解其中的单词和短语之间的关系。通…

如何使用 pnpm 实现前端 Monorepo项目管理

前言 随着软件开发项目变得越来越庞大和复杂&#xff0c;如何有效管理和维护代码库成为了一个重要的问题。一种流行的解决方案是 Monorepo&#xff0c;也就是在一个版本控制系统中管理所有的项目代码。 什么是 Monorepo Monorepo 是一种项目代码管理方式&#xff0c;指单个仓…

智能优化算法应用:基于斑马算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码

智能优化算法应用&#xff1a;基于斑马算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码 文章目录 智能优化算法应用&#xff1a;基于斑马算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码1.无线传感网络节点模型2.覆盖数学模型及分析3.斑马算法4.实验参数设定5.算法结果6.参考文献7.MA…

【SpringCloud笔记】(10)消息总线之Bus

Bus 前言 戳我了解Config 学习Config中我们遇到了一个问题&#xff1a; 当我们修改了GitHub上配置文件内容&#xff0c;微服务需要配置动态刷新并且需要手动向客户端发送post请求刷新微服务之后才能获取到GitHub修改过后的内容 假如有多个微服务客户端3355/3366/3377…等等…

List那些坑

很多文章都介绍过这些坑&#xff0c;本文做个记录&#xff0c;并提供解决方案。 1.Arrays.asList的坑 1.1现象 情况1&#xff1a;通过Arrays.asList方法生成的List数据不支持添加操作 使用Arrays.asList方法生成的List数据&#xff0c;不能对其进行删除或者添加操作。代码示例…

【机器学习】Boosting算法-梯度提升算法(Gradient Boosting)

一、原理 梯度提升算法是一种集成学习方法&#xff0c;它可以将多个弱分类器或回归器组合成一个强分类器或回归器&#xff0c;提高预测性能。梯度提升算法的核心思想是利用损失函数的负梯度作为残差的近似值&#xff0c;然后用一个基学习器拟合这个残差&#xff0c;再将其加到之…

【NI-RIO入门】计算和测量cRIO系统的功耗

计算 您可以根据cRIO机箱的最大功耗、机箱和模块的平均功耗&#xff0c;最后通过经验测试cRIO和模块的功耗来计算散热量。每一种散热计算的精确度都逐渐上升&#xff0c;但安全系数也逐渐下降。 注意&#xff1a;请记住&#xff0c;热量输出以英国热量单位 (BTU…

如何学习VBA_3.2.10:人机对话的实现

我给VBA的定义&#xff1a;VBA是个人小型自动化处理的有效工具。利用好了&#xff0c;可以大大提高自己的劳动效率&#xff0c;而且可以提高数据处理的准确度。我推出的VBA系列教程共九套和一部VBA汉英手册&#xff0c;现在已经全部完成&#xff0c;希望大家利用、学习。 如果…

【LeetCode刷题笔记】动态规划(四)

背包问题 0-1 背包问题 有一个背包,它的容量为 C现在有 n 种不同的物品,他们的编号分别是 0...n-1。每一种物品只有一个。在这 n 种物品中,第 i 个物品的重量是 w[i],它的价值为 v[i]问题是:可以向这个背包中放哪些物品,使得在不超过背包容量的基础上,背包中物品的总价…

Python 数据分析 Matplotlib篇 增加注释【plt.text() plt.annotate()】(第3讲)

Python 数据分析 Matplotlib篇 增加注释【plt.text() & plt.annotate()】(第3讲)         🍹博主 侯小啾 感谢您的支持与信赖。☀️ 🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ🌹꧔…

FPGA-ZYNQ-7000 SoC在嵌入式系统中的优势

FPGA-ZYNQ-7000 SoC在嵌入式系统中的优势 本章节主要参考书籍《Xilinx Zynq-7000 嵌入式系统设计与实现 基于ARM Cortex-A9双核处理器和Vivado的设计方法 (何宾&#xff0c;张艳辉编著&#xff09;》 本章节主要讲述FPGA-ZYNQ-7000 SoC在嵌入式系统中的优势&#xff0c;学习笔…

String 的特点是什么?它有哪些重要的方法?

几乎所有的 Java 面试都是以 String 开始的&#xff0c;如果第一个问题没有回答好&#xff0c;则会给面试官留下非常不好的第一印象&#xff0c;而糟糕的第一印象则会直接影响到自己的面试结果&#xff0c;就好像刚破壳的小鹅一样&#xff0c;会把第一眼看到的动物当成自己的母…

移动开发新的风口?Harmony4.0鸿蒙应用开发基础+实践案例

前段时间鸿蒙4.0引发了很多讨论&#xff0c;不少业内人士认为&#xff0c;鸿蒙将与iOS、安卓鼎足而三了。 事实上&#xff0c;从如今手机操作系统竞赛中不难看出&#xff0c;安卓与iOS的形态、功能逐渐趋同化&#xff0c;两大系统互相取长补短&#xff0c;综合性能等差距越来越…

【PySpark】Python 中进行大规模数据处理和分析

一、前言介绍 二、基础准备 三、数据输入 四、数据计算 五、数据输出 六、分布式集群运行 一、前言介绍 Spark概述 Apache Spark 是一个开源的大数据处理框架&#xff0c;提供了高效、通用、分布式的大规模数据处理能力。Spark 的主要特点包括&#xff1a; 速度快&#xff1…