Question

考研：线性代数

小弟自学考试考完本科，现在自学考研。学到线性代数感觉吃力，看不懂，看到行列式的性质就感觉吃力，无所适从。
请教线代高人，有什么学习线代的方法，能提高学习效率。

还有个关于考研高数资料选择的问题：
我考数学一，参考书想用《李永乐》老师的数学400题。听说这本书难度适中，重基础。问问大家是不是这样？还需要其他什么资料么？
我学习能力一般，不过想考河海的土木类专业。

PS:自学考试挺不易，希望大家能多提善意意见。打击的话就谢了.
一楼的老师，相信你是数学高人，能否对学习线代或者考研数学提点建议？再有，做李永乐的书对考研来说够么？提分，感谢你的回答.

Answer 1

我刚考完研
如果你能像考试一样把李咏乐的复习全书认真做一遍或两遍（记住，像平时考试一样认真，掐时间，认真的在草稿纸上写出所有过程和结果，而不只是写步骤），保证你考120+没问题
我当时就有些眼高手低，在计算速度和运算的正确率上吃了大亏，考的很不理想。有些题算不出来，有些题算错结果，所以平时像考试，考试才能像平时

线代应该来说比较容易吧！题型基本没多大的变化，一般有两个大题，当然方法可能有些灵活，记住前后一定要融汇贯通，我当时自学时连行列式和矩阵都混淆（我是毕业三年后辞职考的，忘得差不多了，所以基础肯定比你差）
后来就感觉很容易了，高数会有点难，大题一般有两个题不会做。

我的建议
1、认认真真的把李永乐的全书做一遍，卡时间，在草稿纸上认真写出全过程（考完研你就会知道这有多重要）
2、最后把真题做三到四遍就可以了，考研大都是基础题，根本没必要做难题（除非你想考140+以上），一定把基础打牢，李永乐的书绰绰有余（其实比真题难度大）

Answer 2

　　线性代数是关于向量空间和线性映射的一个数学分支。它包括对线、面和子空间的研究，同时也涉及到所有的向量空间的一般性质。
　　坐标满足满足线性方程的点集形成 n 维空间中的一个超平面。n 个超平面相交于一点的条件是线性代数研究的一个重要焦点。此项研究源于包含多个未知数的线性方程组。这样的方程组可以很自然地表示为矩阵和向量的形式。
　　线性代数既是纯数学也是应用数学的核心。例如，放宽向量空间的公理就产生了抽象代数，也就出现了若干推广。泛函分析研究无穷维情形的向量空间理论。线性代数与微积分结合，使得微分方程线性系统的求解更加便利。 线性代数的理论已被泛化为算子理论。
　　线性代数的方法还用在解析几何、工程、物理、自然科学、计算机科学、计算机动画和社会科学（尤其是经济学）中。由于线性代数是一套完善的理论，非线性数学模型通常可以被近似为线性模型。

Answer 3

我的建议:

学习线性代数，首先要搞清楚它有什么用。上来就背概念和作题是没有意义的: 因为你不知道你做的题有什么实际意义，都能干什么。

考研是数学课，是一切理工科研究的基础。在我看来，线性代数本身是一门非常基础的课程，比"矩阵理论"浅多了，就像高数比数分浅一样。

什么是线性? 为什么要研究特征矩阵和特征值(图像处理与压缩)? 为什么要研究相似矩阵和对角化(坐标的线性变换)? 那些线性代数的难题绕来绕去到底是在做什么事情(证明线性无关，就是一组正交分解的基础)? 线性代数有什么用(正交分解和分析)? 都什么科学和技术里面要用到线性代数，线性代数的那些理论在实践中都有什么物理意义?

先花点时间搞清楚上面那几个问题，再潜下心去看线性代数的课本和题目，相信你会有不同的收获，也许是豁然开朗，然后觉得李永乐的那些讲义真的好简单呐，然后觉得线性代数的题目应该全拿下来。

就这些。

Answer 4

这么跟你说吧，我今年也在准备考研，而且，我上学的时候高数都是补考的，20多分。
现在也是自学，而且还毕业两年多了，高数学得不怎么样，线代还可以。
其实只要掌握好方法以后，线代其实是最简单的，学好线代最基本的就是理解，掌握它的定义，定理，这些掌握以后就办了
如果你说你看书吃力的话，建议你下载吉林大学陈殿友老师的视频，辅导书就用一本李永乐的《线代辅导讲义》就这些就足够了！

Answer 5

什么是线性? 为什么要研究特征矩阵和特征值(图像处理与压缩)? 为什么要研究相似矩阵和对角化(坐标的线性变换)? 那些线性代数的难题绕来绕去到底是在做什么事情(证明线性无关，就是一组正交分解的基础)? 线性代数有什么用(正交分解和分析)? 都什么科学和技术里面要用到线性代数，线性代数的那些理论在实践中都有什么物理意义?

先花点时间搞清楚上面那几个问题，再潜下心去看线性代数的课本和题目，相信你会有不同的收获，也许是豁然开朗，然后觉得李永乐的那些讲义真的好简单呐，然后觉得线性代数的题目应该全拿下来。

就这些。