在会计考研数学三中，微积分部分主要包括函数、极限与连续的概念，一元和多元函数的微积分学，以及无穷级数和常微分方程与差分方程的基础知识。对于线性代数部分，则涵盖了行列式、矩阵的基本性质与运算、向量的线性组合、线性方程组的求解、矩阵特征值和特征向量的概念，以及二次型的相关理论。这些内容是理解和掌握会计领域中复杂经济模型和数据分析的基础。

概率论部分则涉及随机事件和概率的基本定义，随机变量及其概率分布的类型，如离散型和连续型随机变量，以及它们之间的联合概率分布。此外，还包括随机变量的数字特征，如期望、方差等，以及大数定律和中心极限定理的概念。数理统计的基本概念，参数估计的方法和假设检验的原理，也是会计研究中不可或缺的知识点。

总的来说，会计考研数学三的内容覆盖了微积分、线性代数和概率论的基础知识，这些知识对于理解和应用复杂的会计和财务模型至关重要。掌握这些基础知识，能够帮助考生更好地分析和解决实际问题。

微积分部分的函数、极限与连续的知识，不仅有助于理解经济模型中的变量变化，还能帮助分析数据的趋势和模式。多元函数微积分学则是处理多变量经济模型的关键工具，而无穷级数和常微分方程与差分方程的概念，则是研究动态经济过程的基础。

线性代数中的行列式和矩阵，是处理线性方程组的核心工具，向量和线性空间的概念则为理解多维经济变量提供了基础。矩阵特征值和特征向量的概念，对于分析矩阵的性质和变换具有重要意义，而二次型则是研究矩阵对称性的重要内容。

概率论部分的随机事件和概率分布理论，是理解不确定性在经济决策中的关键，而随机变量的联合概率分布则帮助分析多个变量之间的关系。随机变量的数字特征，如期望和方差，是衡量变量集中趋势和离散程度的重要指标。大数定律和中心极限定理，则为统计推断提供了理论基础。

数理统计中的参数估计和假设检验，则是利用样本数据推断总体参数和检验假设的重要方法，这些统计工具在会计研究中具有广泛的应用。