线性代数考研复习 首先，回顾一下线性代数的主要构成有哪些，它由六大块知识点构成：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，会发现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。就比如说，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，原因在于秩的概念根本没有把握住。因此，在早期的复习，希望大家一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非常重要的考点。 二、概念多，性质多，定理多。 例如有关矩阵的，就有相似矩阵、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。知识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。 四、计算量大。 五、推理证明 线性代数还会考察学生的推理论证能力，但是从实际的得分可以看出很多考生这方面的能力较为欠缺，特别是处理应用题和证明题的能力。这方面的能力需要同学们自己去总结常考题型以及相应的解题思路和方法，有意识的来锻炼自己这方面的能力，避开在考试中失分。 根据上述考研数学线性代数的特点，考生们可以在复习的过程中根据自己的实际情况进行调整。
