2023考研数学线代知识四大特点分析2023考研数学线代知识的四大特点分析准备考研的小伙伴们，有没有做好充分的准备迎接考研啊，下面由出guo为你精心准备了“2023考研数学：线代知识的四大特点分析〞，持续关注将可以持续获取更多的考试资讯!一、内容抽象，尤其向量局部最为典型。在现实生活中，我们可以看到一维空间、二维空间甚至是三维空间，但是对于三维空间我们是难以想象的。向量主要研究的就是三维向量，所以这就需要较强的抽象思维和逻辑推理能力，这一点对于侧重于计算能力培养的工科学生来说是一个难点。因此在学习的过程中，对所涉及的根本概念应领先理解好它们的定义，在理解根底之上，才能深刻理解它们与其他概念的联系以及它们的作用，一步步到达运用自如的境地。二、概念多，性质多，定义多，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。在向量这局部，向量组线性相关的性质就10来个。三、符号多，运算法那么多，有些运算法那么与以前的完全不同。正如xx年全国硕士研究生入学统一考试数学考试大纲配套强化指导第二篇线性代数局部所说的，对于数的运算我们满足交换律、结合律和消去律；但是矩阵的运算与之有相同的也有不同的，矩阵的运算不满足交换律和消去律，但是满足结合律。所以这些在复习的时候一定要注意区分。四、内容纵横交错，前后联系紧密，环环相扣，相互渗透。线性代数内容之间的联系是比拟紧密的。相对高数来说，它们的联系又是非常隐蔽的。以可逆矩阵为例，阶矩阵是可逆的，从行列式的角度有其等价说法，就是阶矩阵的行列式不等于0；从矩阵的角度它的等价说法是矩阵的秩等于阶数，从向量的角度描述，就是矩阵的行向量组是线性无关的，同时列向量组也是线性无关的，并且任何一个三维列〔行〕向量都可以由该矩阵的列〔行〕向量组来线性表示；从特征值的角度描述，就是矩阵的特征值都是非零的。因此在学习的过程中，对所涉及的概念、性质及定理要理解，同时很多东西还要靠记忆，尤其要注意根本概念、根本方法之间的相互关系，有些问题是相互交错，相互渗透，似螺旋上升，比方矩阵的秩与向量组的秩、线性方程组与向量组的线性组合、线性相关之间的关系。弄清这些关系，一方面可对所涉及的概念通过不断重复而到达加深印象的目的，另一方面也能对问题有进一步的深入理解。内容仅供参考
