考研线性代数怎么学

跟着李永乐学习没错的

线性代数最综合的在最后几章，建议你多做一下最后几章的综合题，遇到不会的概念一定要查，线性代数只要熟悉了那些基本概念在做一些综合的题目应该没有什么问题，重点难度应该还是高数的内容。基础不好的话建议你报一个海文或者海天之类的强化班，至少跟上大节奏。

作为课本，同济大学工程数学线性代数第五版是最好的书，你那样看是看的太细，尤其第一章行列式，主要是行列式计算，根本不用看证明。自学课本，翻书的时候，如果从来没学过，当然要从头到尾的看；要是以前学过，有点印象，从头到尾看的时候，非定理的内容一扫而过，只需以定理为核心，上下文(包括例题)重点看看。与向量、线性方程组有关的定理一定要看明白、掌握定理证明过程。李永乐的线性代数辅导讲义是非常好的辅导讲义，这这本线代讲义都是考试重点，如果你对线性代数的概念、定理了解的差不多，只看这本书还是可以的；如果你对概念、定理了解的不多，最好看看课本，因为课本的讲解是从基础一层一层讲起，有连惯性，而辅导讲义只选了些定理，单看这些定理是很难理解的。看两遍视频就完事了 真的 贼好使

第一章 行列式求法，最简单的了，不说了。第二章 矩阵，概念弄懂，会求矩阵的秩，会将一个矩阵化成行最简型矩阵（阶梯形矩阵）即可。第三章 线性方程组，会通过考察矩阵的秩，进而讨论方程组：无解，有唯一解，有无穷多解。这三种情况。其中，若方程有无穷多解，则通解的无关解向量就有n-r个。n为矩阵的阶数，r为矩阵的秩。第四章 向量，解向量和对应矩阵的关系。讨论向量无关的一些条件，若存在一组不全为0的数k1、k2...kn使得，k1*a1+k2*a2+...+kn*an=0，则称向量组a1、a2...an线性相关。如果k1、k2...kn全为0，则线性无关。第五章 特征值和特征向量，懂得特征值的求法，了解特征值和矩阵的秩的关系，通过特征值的个数，以及重根数，判断线性方程的无关解的个数，进而求出通解，在书上找到一个经典例题即可，期末考试绝对不难。第六章 二次型，了解正贯系数和秩的关系，正贯系数的求法，二次型的经典写法，以及二次型与矩阵的秩的关系。正定矩阵简单看看即可，应该不会考，又不是考研，不会考那么多。如果要考正定矩阵的话，记住f(x)>0，其正贯系数均大于0。

考研数二高数和线性代数不考章节和内容：1.高数曲线曲面积分、含参变量积分以及傅里叶级数不考；2.线代从线性空间到后面的内容不考，但是特征值特征向量要考。3.考研数二重点有：微分中值定理 ，函数的连续性 ，极限，不定积分，定积分的应用，级数的敛散性判别， 重积分 ，多元函数微分学（尤其是条件极值和链式法则）；行列式，线性方程组 ，特征值 ，特征向量，向量空间， 常微分方程。

注重基础，构建知识体系 基本概念、基本方法、基本性质一直是考研数学的重点。线性代数的概念比较抽象，方法与性质也有相应的适用条件。有些同学在考场上，不知道试题要考查什么，该怎样下手，不知道该用哪个公式。我们建议考生在复习中一定要重视基础知识，要复习所有的定义、定理、公式，做足够多的基础题来帮助巩固基本知识。 线性代数的知识点是三大科目里最少的，但基本概念和性质较多，他们之间的联系也比较紧密。考生特别要根据历年线性代数考试的两个大题内容，找出所涉及到的概念与方法之间的联系与区别。例如：线性方程组的叁种形式之间的联系与转换﹔行列式的计算与矩阵运算之间的联系与差别﹔实对称阵的对角化与实二次型化标准型之间的联系等。掌握他们之间的联系与区别，对大家处理其他低分值试题也是有助益的。个人觉得自己先看一下那本书，看书比较简单，而且调理比较清晰。看完之后再看李永乐的复习全书或者李永乐有一本专门的线性代数的复习书，比较薄但是贯穿前后，全局把握，因此要小看教科书才行

报考就不该选考数学的专业我考会计呀，不考数学的专业都不好

我是数学专业出身，没学过线性代数，但是稍微高等一点的高等代数倒是看过。我给你讲一下高代的核心内容你可以参考一下。高代的内容两个字就可以概括：搞基。给你一个线性变换，给出一组基，那么这个线性变换在这组基下的矩阵就可以得到了，对于一个线性空间，我们要考虑其中一个元素怎么看呢？用坐标来看是最直接的，而坐标是怎么来的呢？坐标就是基下的坐标，所以无论是线性变换还是线性空间，给出一组基就显得至关重要了。而基给出来以后我们就可以得到相应的矩阵了，对于矩阵我们并不陌生。矩阵的运算法则和技巧我们掌握了很多，求解线性方程组等等。矩阵是工具，而基是根本。在研究生期间，高等代数内容只有在学习计算数学过程中稍有应用，其他方向完全没有应用（主要是内容太low了！完全落伍了），你想想看，矩阵这种东西在17世纪就有了，到现在已经发展了多少年了，理论方面已经很成熟了，已经没多少问题可以再做了。而在应用方面，矩阵的应用还是身份广泛的，在工程、物理中处理数据绝对是很好的工具。要知道再物理和工程中处理的数据量是十分庞大的！矩阵有可能是达到1000×1000那么大，这样的运算量一般的计算机是不能处理过来的而矩阵在分类数据方面就有作用了。而在金融方面，处理数据过程中我们也是不能少了矩阵（当然我所介绍的还是太宽泛了），虽然应用方面上来讲没有微分方程应用的广泛，但是实际作用不可小觑。

那还要看其它行是不是相关啊。如果不相关，那么其它有几行秩就是几本回答被提问者和网友采纳