2022年的考研数学主要包括以下部分：
高等数学
函数、极限、连续
一元函数微积分学
多元函数微积分学
向量代数与空间解析几何
无穷级数
常微分方程
线性代数
行列式
矩阵
向量
线性方程组
矩阵的特征值和特征向量
二次型
概率论与数理统计
随机事件和概率
随机变量及其概率分布
多维随机变量及其分布
随机变量的数字特征
大数定律和中心极限定理
数理统计的基本概念
参数估计
假设检验
详细内容：
高等数学
函数、极限、连续：考察函数的概念、性质及其图形，极限的定义和性质，连续性的判断等。
一元函数微积分学：包括求导数、积分、微分方程等。
多元函数微积分学：涉及多元函数的偏导数、积分、极值等。
向量代数与空间解析几何：包括向量的运算、空间几何图形的方程等。
无穷级数：考察幂级数、傅里叶级数等。
常微分方程：求解常微分方程的方法和应用。
线性代数
行列式：行列式的计算和性质。
矩阵：矩阵的运算、逆矩阵、伴随矩阵等。
向量：向量的线性组合、向量空间等。
线性方程组：线性方程组的解法，包括高斯消元法、克拉默法则等。
矩阵的特征值和特征向量：特征值和特征向量的定义和计算方法。
二次型：二次型的标准化、正定矩阵等。
概率论与数理统计
随机事件和概率：基本概率的计算和概率的性质。
随机变量及其概率分布：离散型随机变量和连续型随机变量的分布。
多维随机变量及其分布：多维随机变量的联合分布和边缘分布。
随机变量的数字特征：数学期望、方差、协方差等。
大数定律和中心极限定理：大数定律和中心极限定理的应用。
数理统计的基本概念：抽样分布、假设检验、置信区间等。
参数估计：点估计和区间估计的方法。
假设检验：假设检验的基本步骤和常见假设检验方法。
复习建议：
高等数学：注重解题过程，尤其是极值点等问题，需要反复练习。
线性代数：理解基础概念，多做典型题，特别是矩阵相关的题型。
概率论与数理统计：多思考生活中的概率问题，增强对复杂分布和期望计算的理解。
通过系统复习和大量练习，可以有效提高考研数学的应试能力。
