第 2 页精品文档---下载后可任意编辑数学线性代数复习考研资讯 数学线性代数复习考研资讯 大学生为了更多的把握学习技能和让自己以后更简洁找到工作，选择了考研。大学生想要认真的找寻考研相关资讯，该怎么办呢？下面就让我带你去看看数学线性代数复习考研资讯吧，希望能关怀到大家! 从历年线性代数这一块的得分状况来看，并不是很理想！那么，问题出在哪里呢？其中一部分缘由是考生对线性代数本身学问点的特点缺乏正确的认识。 我们就具体从这个角度来阐述线性代数的特点，并给出相应的复习建议。 首先，回顾一下线性代数的主要构成有哪些，它由六大块学问点构成：行列式、矩阵、向量、线性方程组、特征值特征向量、二次型。基于以上几个板块，会觉察线性代数有以下几个特点： 一、概念较为抽象。 这是复习之初，考生们面临的第一道坎。就比方说，矩阵的秩，即矩阵非零子式的最高阶数，这是一个嵌套的定义，想要理解这个概念，我们需要把握住什么叫做子式。其次，还要做到会求矩阵的秩，对于具体的矩阵，我们能够根据定义求出第 3 页精品文档---下载后可任意编辑来，但在考试中更侧重于抽象矩阵秩的求法，这使得很多考生无从下手，缘由在于秩的概念根本没有把握住。因此，在早期的复习，希望大家确定要做到把握住线性代数中一些较为抽象的核心概念，除了上述提到的秩的概念之外，另外极大线性无关组、基础解系等概念也是考试中特别重要的考点。 二、概念多，性质多，定理多。 例如有关矩阵的，就有相像矩阵、合同矩阵、正定矩阵、正交矩阵、伴随矩阵等。在向量这部分，向量组线性相关的性质就 10 来个。学问点的琐碎就在无形之中增加了各位考生的记忆压力，所以大家的复习的过程中要留意这一点。 三、学问点联系紧密，对学问点的考察偏向综合性。 就拿上面讲到的秩这个概念，对于具体的矩阵求秩，我们通常是对矩阵作初等行变换化阶梯型，根据阶梯型中非零行的`个数来求；对于抽象的，一方面可以利用定义来判定，另外假如与向量结合，还可以由向量的相关性及向量组的秩来判定，假如与线性方程组结合，由基础解系所含向量的个数也可以关怀判定，还可以借助矩阵〔方阵〕的非零特征值个数等方法来判定。由此，我们就可以看到除了把握秩第 4 页精品文档---下载后可任意编辑本身的概念，另外一个重要的方面就是学问点间的联系确定要把握，这是学好线代的关键之一。那么，考生在复习整个线性代数时，要不断的归纳总结，找出它们之间...
