高等数学的线性代数和 概率论与数理统计难度大吗
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各人感觉不一样吧。我感觉线性代数和概率论要比微积分简单多了。微积分里面有导数,定积分,不定积分,级数,多重积分,微分方程(常微分,偏微分)。
1、线性代数的内容都是线性的,跟小学学的多元一次方程组差不多,只不过方程的数量变多了,未知数的数量变多了。而凯源且研究的举孙衡方法与以前不同,主要研究系数行列式的性质与解的关系以及解的性质。
2、概率论我不是很熟悉,但是感觉学的时候也不是很难。主要就是排列组合,然后就是一些常用的分布(如正态分布等)。
3、高等数学的话一开始是导数,从导数引申到定积分,再到不定积分。这些书上都很简单,但是做题的时正做候很烦,很多证明题。级数的问题基本与积分类似,证明很麻烦。多重积分最困难的地方很多时候在于确定积分范围。微分方程讲的比较少,而且可以求解的微分方程只有那几种类型,相对还比较简单的。
1、线性代数的内容都是线性的,跟小学学的多元一次方程组差不多,只不过方程的数量变多了,未知数的数量变多了。而凯源且研究的举孙衡方法与以前不同,主要研究系数行列式的性质与解的关系以及解的性质。
2、概率论我不是很熟悉,但是感觉学的时候也不是很难。主要就是排列组合,然后就是一些常用的分布(如正态分布等)。
3、高等数学的话一开始是导数,从导数引申到定积分,再到不定积分。这些书上都很简单,但是做题的时正做候很烦,很多证明题。级数的问题基本与积分类似,证明很麻烦。多重积分最困难的地方很多时候在于确定积分范围。微分方程讲的比较少,而且可以求解的微分方程只有那几种类型,相对还比较简单的。
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高等数学的线性代数和概率论与数理统计难度相对于刚刚接触的人,难度是比较大的。
《线性代数》包括行列式、矩阵、线判碧性方程组、向量空间与线性变换、特征值和特征向量、矩阵的对角化,二次型及应用问题等内容。
概率论是研究随机现象数量规律的掘察举数学分支。随机现象是相对于决定性现象而言的。在一定条件下必然发生某一结果的现象称为决定性现象。例如在标准大气压下,纯水加热到100℃时水必然会沸腾等。随机现象则是指在基本条件不变的情况下,每一次试验或观察前,不能肯定没清会出现哪种结果,呈现出偶然性。例如,掷一硬币,可能出现正面或反面。随机现象的实现和对它的观察称为随机试验。随机试验的每一可能结果称为一个基本事件,一个或一组基本事件统称随机事件,或简称事件。典型的随机试验有掷骰子、扔硬币、抽扑克牌以及轮盘游戏等。
数理统计是数学系各专业的一门重要课程。随着研究随机现象规律性的科学—概率论的发展,应用概率论的结果更深入地分析研究统计资料,通过对某些现象的频率的观察来发现该现象的内在规律性,并作出一定精确程度的判断和预测;将这些研究的某些结果加以归纳整理,逐步形成一定的数学概型,这些组成了数理统计的内容。
《线性代数》包括行列式、矩阵、线判碧性方程组、向量空间与线性变换、特征值和特征向量、矩阵的对角化,二次型及应用问题等内容。
概率论是研究随机现象数量规律的掘察举数学分支。随机现象是相对于决定性现象而言的。在一定条件下必然发生某一结果的现象称为决定性现象。例如在标准大气压下,纯水加热到100℃时水必然会沸腾等。随机现象则是指在基本条件不变的情况下,每一次试验或观察前,不能肯定没清会出现哪种结果,呈现出偶然性。例如,掷一硬币,可能出现正面或反面。随机现象的实现和对它的观察称为随机试验。随机试验的每一可能结果称为一个基本事件,一个或一组基本事件统称随机事件,或简称事件。典型的随机试验有掷骰子、扔硬币、抽扑克牌以及轮盘游戏等。
数理统计是数学系各专业的一门重要课程。随着研究随机现象规律性的科学—概率论的发展,应用概率论的结果更深入地分析研究统计资料,通过对某些现象的频率的观察来发现该现象的内在规律性,并作出一定精确程度的判断和预测;将这些研究的某些结果加以归纳整理,逐步形成一定的数学概型,这些组成了数理统计的内容。
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