1樓：匿名使用者
哈哈 你學什麼專業的啊 估計我們還是同一個專業 其實這兩門不難的 很簡單 你至少公式要知道吧 知道了公式才能做題目啊 然後書上的例題要弄懂 基本大學考試題目型別都參考教科書上的 還有你可以多看看平時上課筆記（沒有借別人的copy一下） 把老師講過的題目型別多看看 基本考試沒問題。
不過呢 要是你要讀研什麼的話 那就不是這麼膚淺的要求了考研的線性代數還是有一定難度的 但是老話來說 會者不難 難者不會你把題目都弄懂了 基本還好了。
只要肯下功夫 沒什麼難的 現在的教科書還是編的蠻詳細的基本自己看看也能懂 再不會請教老師 同學 必要時候使美人（男）計。
o(∩_o哈哈~ good luck!!!
2樓：露雨朦朧
物理補習高中的，把高中的看懂再看大學的就沒問題，大學物理寫的有點亂慥慥的，至於線性代數嗎。你只要拿一本練習冊把書上的所有題都弄懂了，不管是背下來還是怎麼的，只要記在心裡那肯定就學明白，不會的再翻書，線性代數就是小概念比較多，初學比較亂，就是一個積累的過程。機械工業出版社的線性代數那個習題解答是超級好的。
可以嘗試下。
如何學好線性代數
3樓：匿名使用者
學好線性代數的方法如下：
一、注意以下幾點。
1、由易而難，線性代數常常涉及大型陣列，故先將容易的問題搞明白，再解決有難度的問題，例如行列式定義，首先將3階行列式定義理解好，自然可以推廣到n階行列式情形；
2、由低而高，運用技巧，省時不少，無論是行列式還是矩陣，在低階狀態，找出適合的計算方法，則可自如推廣運用到高階情形；
3、由簡而繁，一些運演算法則，先試用於簡單情形，進而應用於複雜問題，例如，克萊姆法則，線性方程組解存在性判別，對角化問題等等；
4、由淺而深，線性代數中一些新概念如秩，特徵值特徵向量，應當先理解好它們的定義，在理解基礎之上，才能深刻理解它們與其他概念的聯絡、它們的作用，一步步達到運用自如境地。
二、做到理解概念、牢記公式、注意關聯、掌握方法。
特別要注意物件之間，定義運算之間的比較和關聯，例如方陣和行列式的聯絡，矩陣多項式與一般多項式的比較、陣列運算與數字運算的差異（如矩陣乘法、求逆）。
三、初等變換**性代數中具有重要地位，初等變換方法幾乎貫穿全程，計算行列式、求矩陣的秩和矩陣的逆、解方程組，討論線性相關性等等，都要用到它，運用該方法要注意培養運算能力，認真細心是非常必要的。
四、聽講、看書、記憶、練習加上多思是學好線性代數的基本保證。
怎麼學好線性代數
線性代數到底應該怎麼學?
線性代數怎麼學
4樓：小魚啃饅頭
上課前先預習好老師第二天要講的內容，這樣跟著老師學起來也輕鬆一些。
下課及時複習當天講過的內容，不懂的話可以問老師或者同學、或者自己在網上搜解答方法。
多看書，把書本里面的每一個知識點吃透了。
可以適當看看課外資料，學習不同於書本上的解題方法，擴散自己的思維。
然後多做題，做題的話，準備一個錯題本，及時記錄做錯的題，反覆看，弄明白自己為什麼錯了，到底是哪個知識點沒有掌握好。
5樓：素嬈眉
線性代數作為利用空間來投射和表徵資料的基本工具，可以方便的對資料進行各種變換，從而讓研究人員更為直觀、清晰的探查到資料的主要特徵和不同維度的所需資訊。因此，線性代數的核心基礎地位不言而喻，他是機器學習、人工智慧等高階內容的攀登階梯。
一方面，緊緊圍繞空間變換這個線性代數的主要脈絡，從座標與變換、空間與對映、近似與擬合、相似與特徵、降維與壓縮這五個維度，環環相扣的線性代數與機器學習演算法緊密結合的最核心內容，深刻理解如何用空間表示資料、用空間處理資料、用空間優化資料，用一條線索拎起整個學科的主幹內容。
另一方面，結合機器學習中的典型實戰案例，面向應用將線性代數這一數學工具用熟用好，同時以python語言為工具進行數學思想和解決方案的有效實踐，無縫對接工程應用。
線性代數怎麼學
線性代數怎麼學
什麼專業要學線性代數
6樓：科創
問題一：線性代數什麼專業學？ 數學類，自動化類，通訊電信類，資訊保安類等都要學。
問題二：線性代數是哪個專業大幾學的 一般都是大一學高等數學，大二學線性代數。一般工科專業都要學線性代數。
問題三：不是理工科類專業要學線性代數嗎？ 理工科有底子的，學習軟體程式設計不難，去圖書館買多幾本書（有案例說明那種），認真學習兩到三個月，基本的小軟體可以開發了。
ps:個人覺得做門戶**程式設計容易很多，現在市場上缺乏這些人才，供不應求啊。
問題四：學習線性代數需要哪些數學基礎？ 線性代數本來就是一門基礎課。剛開始學這門課都會很吃力。
有什麼問題可以來找我。
問題五：大學線性代數都學習哪些內容？ 總的來說分為6個部分 行列式，矩陣，向量，線性方程組，矩陣的特徵值和特徵向量，二次型 線性代數整體感很強，每一章之間聯絡緊密，相互交織的考點很多，很容易就可以出線代的綜合題，但是線代又相對高數和概率論最簡單的，因為他的概念雖然多，但是並不難，所以學的人很容易就能學的好，運用好，對於學習方法的話，我認為還是主要以對於概念的理解要到位，尤其對秩的概念與運用，線性方程求解和特徵向量特徵矩陣這三個方面重點關注，因為這三個考點很容易和相似，合同和二次型一起出大題，所以要注意。
總的來說線代還是不難的，希望我的答案對你有幫助！
問題六：經濟學中的線性代數主要學什麼 經濟學中的線性代數主要學習行列式、叮陣、線性方程組、向量空間與線性變換、特徵值和特徵向量、矩陣的對角化，二次型及應用問題等內容。
線性代數是數學的一個分支，它的研究物件是向量，向量空間（或稱線性空間），線性變換和有限維的線性方程組。
向量空間是現代數學的一個重要課題；因而，線性代數被廣泛地應用於抽象代數和泛函分析中；通過解析幾何，線性代數得以被具體表示。線性代數的理論已被泛化為運算元理論。由於科學研究中的非線性模型通常可以被近似為線性模型，使得線性代數被廣泛地應用於自然科學和社會科學中。
問題七：計算機專業為什麼要學線性代數 演算法唄，影象處理方面全是矩陣。
問題八：高數，線性代數。學的順序是什麼。
還有。學什麼有助於 高數和線性代數可以同時學，知識內容上並無聯絡，思想方法也不同。你的問題看不全面，是問如何學好這兩門課程吧？
線性代數要通過例題理解內容，即要會做題，各種題目型別都會做就妥了。高等數學要理解概念，比較活，一定要做題後多思考。
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