Question

如何自学线性代数？

线性代数和高等数学有什么相同点不同点？
我打算自学，但时间不多，请各路高手谈谈线代有什么特点，自学的时候可以注意什么，重点放在哪里？比如用课件，看书，做题目，这些怎么协调?我现在每天空余时间很多，希望短期内较好的成效，谢谢，谢谢！！

Answer 1

你如果不是数学专业的话，高数很简单，方法在我空间里有，主要是记基础知识和总结题型，具体的有兴趣自己去看看，希望对你有帮助。
线性代数也不算太难，关键是死题型太死，活题型太活，尤其是考研题，很不好把握。另外，他有大量文字型选择题，这不仅是考察基础知识的扎实程度，更考察智力。
我分别说一下重点：
高数：1、极限的求法（七大类型，重点掌握洛必达法则，等价无穷小，两个重要极限，无穷小乘有界量；考研的话还有单调有界数列必有极限，夹逼定理，泰勒公式。）
2、导数和高阶导公式（分段函数可导，微分，连续的证明）
3、中值定理（零点定理，介值定理，罗尔定理，拉格朗日中值定理，柯西中值定理）
4、泰勒级数（五种常见函数的迈克劳林公式，这是后面无穷级数的基础，考试不怎么考。）
5、导数的应用（单调性，极值，最值，凹凸性和拐点，渐近线）
6、不定积分（这是重要的过度章，熟练掌握积分公式，三类积分法。）
7、定积分和其应用（都看吧，很重要）
8、空间解析（知道直线和平面的方程和其求法就行了）
9、多元函数微分（偏导和高阶偏导，全微分，复合函数隐函数求导法，几何应用，拉格朗日函数。）
10、重积分，曲线积分，曲面积分（不理解没关系，背方法）
11、无穷级数（没捷径，背吧，做吧）
12、微分方程（高阶微分方程是重点）
线性代数：
1、行列式的计算和克拉默法则（看参考书，主要是行列式定义的应用，用性质计算，箭型行列式，可化为箭型的，相邻元素差1的，降、升阶法，递推法，叉形行列式，范德蒙德横列式的应用，代数余子式的计算；克拉默法则的结论：齐次和非齐次的不同。）
2、矩阵乘法，转置，方阵行列号式，逆矩阵，伴随阵（这里有好多小公式和小结论，看看参考书，我不一一写了，比如：矩阵A伴随的伴随等于多少？K倍的A的伴随呢？）
3、初等变换，秩（这是现代中最重要的一个概念），线性方程组的求解（关于秩应用和方程的解的条件是选择题的重头戏）
4、向量组的线性相关性（线性相关和线性无关的证明题是必考的，他们那晦涩的概念和那堆互推定理也是选择题里比较妖娆的一块。向量组的秩很难懂也很重要，一定要深刻理解它与前一章的区别，祝你幸运！求极大无关组很简单，所以填空题很喜欢考。方程组解的结构大题必考。）
5、特征值和特征向量是这章考试的重点（这章有很多的概念和要背的方法，幸运的是，这些是死的，比如：正交化，对角化，化二次型。）
第六章，我们不讲，考研也考得不多，所以不用看了。
这两门大体的重点就这么多了，祝你学得愉快！

Answer 2

线性代数和高等数学几乎没有多大联系。
线性代数特点是概念多，公式多，但总的来说还是比较简单的。
自学的话可以选择同济大学或北京大学的教材，结合课件，做一下课后题。
矩阵、向量和行列式是线性代数的基础，一定好好学。把前边几章学好后边的就比较容易了！

Answer 3

说没联系 也不太对 但是联系不是很大

线性代数 主要讲代数方面的 研究数字 算法

高等数学研究的就多了 涉及到一些线性代数 比如 向量中要用到线性代数中的行列式

宗旨 两个的逻辑性都大 这方面的书也多 好书也多 选择的余地也多

Answer 4

http://zhidao.baidu.com/question/47616704.html
可以参考，满意请采纳，谢谢

Answer 5

短期不可能的，不信你就试试。