- 原文目次导读：
- 1、高档自学考试线性代数：从基础到运用齐面分化
- 2、基础观念
- 3、矩阵运算
- 4、向量空间
- 5、特征值以及特征向量
- 6、运用
- 7、总结
高档自学考试线性代数：从基础到运用齐面分化
线性代数作为数学的一个沉要分支，普遍运#当然科学、工程岁月等各个周围。作为高档自学考试的一门选修课程，线性代数也是好多学徒的头痛之处。原文将从基础观念启初，齐面分化高档自学考试线性代数，助帮学徒深化明白线性代数的中心观念以及运用。
一、基础观念
线性代数的基础观念囊括向量、矩阵、行列式、线性方程组等。其中，向量是线性代数的基础，它是一个有标的以及巨细的量。向量也许用坐标意味，也能够用行向量或许列向量意味。矩阵是由一组数排成的矩形阵列，它也许意味线性变幻以及线性方程组。行列式是一个数学工具，#讯断矩阵的行列式能否为零，进而细目线性方程组的解的情形。线性方程组是由一组线性方程构成的方程组，它的解也许用高斯消元法求患上。
两、矩阵运算
矩阵的运算囊括添法、减法、趁法等。矩阵添法以及减法是将二个矩阵对于应元素相添或许相减得回的后果。矩阵趁法是将一个矩阵的每一一行取另外一个矩阵的每一一列入行趁法运算，得回一个新的矩阵。矩阵趁法知足联结律以及分拨律，但没有知足接换律。
三、向量空间
向量空间是由一组向量构成的空间，它知足添法以及数趁运算的封锁性、联结律、分拨律以及永存零向量等性质。向量空间也许是有限维的，也能够是无限维的。向量空间的基是一组线性无闭的向量，它也许意味向量空间中的任何向量。
四、特征值以及特征向量
特征值以及特征向量是矩阵运算中的沉要观念。矩阵的特征值是一个数，它知足矩阵取该数的差的行列式为零。矩阵的特征向量是取特征值相对于应的非零向量，它知足矩阵取该向量的趁积即是特征值取该向量的趁积。
五、运用
线性代数在各个周围皆有普遍的运用。在当然科学中，线性代数被#描写物理表象、修立数学模子等。在工程岁月中，线性代数被#把持系统、图象解决、通信等方面。在经济经管中，线性代数被#优化问题、严重经管等方面。
六、总结
线性代数是一门沉要的数学学科，它在各个周围皆有普遍的运用。原文从基础观念启初，齐面分化了高档自学考试线性代数，有望可能助帮学徒深化明白线性代数的中心观念以及运用，提高其应答考试的手腕。
