2020年考研数学线性代数知识点
2020考研数学二线性代数复习有什么内容
2020考研数学二线性代数复习有什么内容
来源：智阅网
线性代数是考研数学二中很重要的一部分。
所以，一本考研数学二的相关复习图书，是否适合学生使用，就通过看这本书对于线性代数基础内容的讲解了。
这里就来熟悉一下线性代数的基础内容。
线代概念很多，重要的有代数余子式、伴随矩阵、逆矩阵、初等变换与初等矩阵、正交变换与正交矩阵、秩(矩阵、向量组、二次型)、等价(矩阵、向量组)、线性组合与线性表出、线性相关与线性无关、极大线性无关组、基础解系与通解、解的结构与解空间、特征值与特征向量、相似与相似对角化、二次型的标准形与规范形、正定、合同变换与合同矩阵。
而运算法则也有很多必须掌握：行列式(数字型、字母型)的计算、求逆矩阵、求矩阵的秩、求方阵的幂、求向量组的秩与极大线性无关组、线性相关的判定或求参数、求基础解系、求非齐次线性方程组的通解、求特征值与特征向量(定义法，特征多项式基础解系法)、判断与求相似对角矩阵、用正交变换化实对称矩阵为对角矩阵(亦即用正交变换化二次型为标准形)。
汤老师的2020《考研数学接力题典1800》（数学二），对相关线性代数的基础和重要知识点都有详尽的讲解，介绍了不少解题方法，对咱们提高考研数学二复习效果，有很大帮助。
考研数学线性代数必考的知识点
考研数学线性代数必考的知识点考研数学线性代数必考的知识点漫长的学习生涯中，大家最熟悉的就是知识点吧？知识点就是一些常考的内容，或者考试经常出题的地方。
还在苦恼没有知识点总结吗？以下是店铺帮大家整理的考研数学线性代数必考的知识点，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。
考研数学线性代数必考的知识点篇1考研数学线性代数必考的重点一、行列式与矩阵第一章《行列式》、第二章《矩阵》是线性代数中的基础章节，有必要熟练掌握。
行列式的核心内容是求行列式，包括具体行列式的计算和抽象行列式的计算二、向量与线性方程组向量与线性方程组是整个线性代数部分的核心内容。
相比之下，行列式和矩阵可视作是为了讨论向量和线性方程组部分的问题而做铺垫的基础性章节。
向量与线性方程组的内容联系很密切，很多知识点相互之间都有或明或暗的相关性。
复习这两部分内容最有效的方法就是彻底理顺诸多知识点之间的内在联系，因为这样做首先能够保证做到真正意义上的理解，同时也是熟练掌握和灵活运用的前提。
三、特征值与特征向量相对于前两章来说，本章不是线性代数这门课的理论重点，但却是一个考试重点。
其原因是解决相关题目要用到线代中的大量内容——既有行列式、矩阵又有线性方程组和线性相关，“牵一发而动全身”。
四、二次型本章所讲的内容从根本上讲是第五章《特征值和特征向量》的一个延伸，因为化二次型为标准型的核心知识为“对于实对称矩阵A存在正交矩阵Q使得A可以相似对角化”，其过程就是上一章相似对角化在为实对称矩阵时的应用。
考研数学概率以大纲为本夯实基础从考试的角度，大家看看历年真题就发现比较明显的规律：概率的题型相对固定，哪考大题哪考小题非常清楚。
概率常考大题的地方是：随机变量函数的分布，多维分布(边缘分布和条件分布)，矩估计和极大似然估计。
其它知识点考小题，如随机事件与概率，数字特征等。
从学科的角度，概率的知识结构与线性代数不同，不是网状知识结构，而是躺倒的树形结构。
第一章随机事件与概率是基础知识，在此基础上可以讨论随机变量，这就是第二章的内容。
数学考研必备知识点线性代数的重点章节解析
数学考研必备知识点线性代数的重点章节解析一、引言线性代数是数学中的一个重要分支，广泛应用于各个领域的科学研究和工程实践中。
作为数学考研的一门必备知识，掌握线性代数的重点章节非常关键。
本文将对数学考研必备知识点线性代数的重点章节进行解析，帮助考生全面理解和掌握这些内容。
二、向量空间向量空间是线性代数的基础，包括向量的加法、数乘和向量空间的性质等。
重点章节有：1. 线性相关性与线性无关性：讨论向量组的线性相关性与线性无关性，以及线性相关性的判定方法。
2. 向量空间的维数：介绍向量空间的维数概念及其性质，以及维数的计算方法。
3. 基与坐标：介绍向量空间的一组基及其坐标表示方法，以及基的变换与坐标的变换关系。
三、线性映射与线性变换线性映射与线性变换是线性代数的重要内容，涉及到线性变换的性质、线性变换的表示矩阵和线性映射的核与像等。
重点章节有：1. 线性变换与矩阵：介绍线性变换的定义和性质，并探究线性变换的代数表示——矩阵。
2. 线性变换的核与像：讨论线性变换的核与像的概念，以及它们的性质和计算方法。
3. 线性变换的合成与逆变换：研究线性变换的合成和逆变换的概念与性质，以及相应的计算方法。
四、特征值与特征向量特征值与特征向量是线性代数中的重要概念，用于研究线性变换的本质特性。
重点章节有：1. 特征值与特征向量的定义：介绍特征值与特征向量的定义及其性质。
2. 特征值与特征向量的计算：探究特征值与特征向量的计算方法和求解步骤。
3. 对角化与相似矩阵：讨论矩阵的对角化概念及其条件，以及相似矩阵的性质和计算方法。
五、内积空间与正交变换内积空间与正交变换是线性代数的重要分支，包括内积空间的定义与性质、正交变换的概念与性质等。
重点章节有：1. 内积空间的定义与性质：介绍内积空间的定义和性质，包括内积的性质和内积空间的几何解释。
2. 正交向量与正交子空间：研究正交向量和正交子空间的概念、性质及其计算方法。
3. 正交变换与正交矩阵：探究正交变换的定义和性质，以及正交变换的矩阵表示——正交矩阵。
2020考研数学复习：线代知识点
2020考研数学复习：线代知识点考研数学中的线性代数试题，从难易程度上其实要远低于高数，却依然困扰了很多考生。
究其原因，我们就不得不从线性代数的学科特点及命题方向着手分析。
线性代数从内容上看纵横交错，前后联系紧密，环环相扣，相互渗透，因此解题方法灵活多变。
而且线性代数的命题重点，除了对基础知识的注重外，还偏向于知识点的衔接与转换。
考生在复习的时候要结合这两个方向进行有针对性的复习。
举例来说，设A是m×n矩阵，B是n×s矩阵，且AB=0，那么用分块矩阵可知B的列向量都是齐次方程组Ax=0的解，再根据基础解系的理论以及矩阵的秩与向量组秩的关系，可以有r(B)≤n-r(A)即r(A)+r(B)≤n，进而可求矩阵A或B中的一些参数。
再如，若A是n阶矩阵可以相似对角化，那么，用分块矩阵处理P-1AP=∧可知A有n个线性无关的特征向量，P就是由A的线性无关的特征向量所构成，再由特征向量与基础解系间的联系可知此时若λi是ni重特征值，则齐次方程组(λiE-A)x=0的基础解系由ni个解向量组成，进而可知秩r(λiE-A)=n-ni，那么，如果A不能相似对角化，则A的特征值必有重根且有特征值λi使秩r(λiE-A)又比如，对于n阶行列式我们知道：若|A|=0，则Ax=0必有非零解，而Ax=b没有惟一解(可能有无穷多解，也可能无解)，而当|A|≠0时，可用克莱姆法则求Ax=b的惟一解;可用|A|证明矩阵A是否可逆，并在可逆时通过伴随矩阵来求A-1;对于n个n维向量α1，α2，……αn可以利用行列式|A|=|α1α2……αn|是否为零来判断向量组的线性相关性;矩阵A的秩r(A)是用A中非零子式的最高阶数来定义的，若r(A)凡此种种，正是因为线性代数各知识点之间有着千丝万缕的联系，代数题的综合性与灵活性就较大，同学们整理时要注重串联、衔接与转换。
复习时应当常问自己做得对不对?再问做得好不好?只有不断地归纳总结，努力搞清内在联系，使所学知识融会贯通，接口与切入点多了，熟悉了，思路自然就开阔了。
2020考研数学：线性代数常考题型归纳
2020考研数学：线性代数常考题型归纳摘要：线性代数是考研数学必考的内容，它和高数与概率统计相比，有其自身的特点，而我们同学们在学习这门课时应该要注重对知识点的总结归纳。
下面老师为大家分享2020考研数学线性代数常考题型，希望对同学有所帮助。
线性代数还是以计算题为主，证明题为辅，因此，这要求我们必须注重计算能力的培养及提高。
现在的考研趋势是越来越注重基础，淡化技巧，下面老师就具体落实到一个章节一个章节的来谈。
1、关于行列式它在整个考研数学试卷中所占分量不是很大，一般主要是以填空选择题为主，这一块是考研数学中必考内容，它不单单考察行列式的概念、性质、运算，与行列式有关的考题也是很多的，比如在逆矩阵、向量组的线性相关性、矩阵的秩、线性方程组解的判断、特征值的求解、正定二次型与正定矩阵的判断等问题中都会用到行列式的有关计算。
因此，对于行列式的计算方法我们一定要熟练掌握。
2、关于矩阵矩阵是线性代数的核心知识，它是后面其他各章节的基础，在向量组、线性方程组、特征值、二次型中均有体现。
矩阵的概念、运算及理论贯穿整个线性代数的知识部分。
这部分的考点涉及到伴随矩、逆矩阵、初等矩阵、矩阵的秩以及矩阵方程，这些内容是有关矩阵知识中的一类常见的试题。
3、关于向量它既是重点又是难点，主要是因为其比较抽象，因此很多考生对这一块比较陌生，进而就会导致我们同学们在学习理解以及做题上的困难。
这一部分主要是要掌握两类题型：一是关于一个向量能否由一组向量线性表出的问题，二是关于一组向量的线性相关性的问题。
而这两类题型我们一般是与非齐次线性方程组和齐次线性方程组一一对应来求解的。
4、关于线性方程组线性方程组在近些年出现的频率较高，几乎每年都有考题，它也是线性代数部分考查的重点内容。
所以对于线性方程组这一部分的内容，同学们一定要掌握。
其常见的题型如下：(1)线性方程组的求解(2)方程组解向量的判别及解的性质(3)齐次线性方程组的基础解系(4)非齐次线性方程组的通解结构(5)两个方程组的公共解、同解问题5、关于特征值、特征向量它也是线性代数的重点内容，在我们考研数学中一般都是题多分值大。
考研数学线性代数重点整理
考研数学线性代数重点整理一、矢量空间矢量空间是线性代数的基础概念，它描述了一组对象（称为矢量）的性质及其之间的运算规则。
以下是矢量空间的一些重要性质和定义：1. 定义：矢量空间是满足以下8个条件的集合V，其中两个运算（加法和乘法）满足特定的性质。
2. 加法：对于任意的矢量u和v，它们的和u+v也是V中的一个矢量。
3. 加法交换律：对于任意的矢量u和v，有u+v = v+u。
4. 加法结合律：对于任意的矢量u、v和w，有(u+v)+w = u+(v+w)。
5. 加法单位元：存在一个称为零矢量的特殊矢量0，对于任意的矢量v，有v+0 = 0+v = v。
6. 加法逆元：对于任意的矢量v，存在一个称为负矢量的特殊矢量-u，使得v+(-u) = (-u)+v = 0。
7. 乘法定义：对于任意的矢量v和实数c，cv也是V中的一个矢量。
8. 乘法分配律：对于任意的矢量v和实数c和d，有c(dv) = (cd)v。
9. 乘法单位元：对于任意的矢量v，有1v = v。
二、矩阵与线性方程组矩阵是线性代数中另一个重要的概念，它可以用来表示线性方程组和线性变换。
以下是与矩阵和线性方程组相关的一些重要内容：1. 矩阵定义：将数按矩形排列成的矩形数表称为矩阵，其中行数和列数分别称为矩阵的行数和列数。
2. 矩阵运算：矩阵之间可以进行加法和乘法的运算，具体规则如下：- 矩阵加法：对应位置元素相加。
- 矩阵乘法：设A是一个m×n矩阵，B是一个n×p矩阵，那么它们的乘积AB是一个m×p矩阵，乘法规则为A的行乘以B的列。
3. 线性方程组：线性方程组是一组线性方程的集合，矩阵可以用来表示和求解线性方程组。
对于一个m×n矩阵A、一个n×1矩阵X和一个m×1矩阵B，线性方程组可以表示为AX=B。
4. 线性方程组的解：根据矩阵的性质，可以通过高斯消元法、矩阵求逆等方法求解线性方程组。
线性代数考研知识点总结
线性代数考研知识点总结线性代数是数学的一个重要分支，它研究向量空间及其上的线性变换。
在计算机科学、物理学、工程学等领域中，线性代数都有着广泛的应用。
在考研中，线性代数是一个必考的科目，以下是线性代数考研的一些重要知识点总结。
1. 向量空间：向量空间是线性代数的基础概念，它包括一组向量和一些满足特定条件的运算规则。
向量空间中的向量可以进行加法和数乘运算，满足交换律、结合律和分配律。
2. 向量的线性相关性和线性无关性：如果向量可以通过线性组合表示为另一组向量的形式，那么这组向量就是线性相关的；如果向量不满足线性相关的条件，那么它们就是线性无关的。
3. 矩阵：矩阵是线性代数中的另一个重要概念，它是一个由数字排列成的矩形阵列。
矩阵可以用于表示线性变换、解线性方程组等。
常见的矩阵类型有方阵、对称矩阵、对角矩阵、单位矩阵等。
4. 行列式：行列式是一个用于刻画矩阵性质的重要工具。
行列式可以用来计算线性变换的缩放因子，判断矩阵是否可逆，以及计算矩阵的逆等。
5. 矩阵的相似和对角化：两个矩阵A和B，如果存在一个非奇异矩阵P，使得PAP^(-1)=B，那么矩阵A和B就是相似的。
相似的矩阵有着相同的特征值和特征向量。
对角化是指将一个矩阵通过相似变换变成对角矩阵的过程。
6. 线性变换：线性变换是指一个向量空间到另一个向量空间的映射，它满足线性性质。
线性变换可以用矩阵表示，相应的矩阵称为线性变换的矩阵表示。
线性变换可以进行合成、求逆等操作。
7. 内积空间：内积空间是一个带有内积运算的向量空间。
内积运算满足对称性、线性性、正定性等性质。
内积空间可以用来定义向量的长度、夹角、正交性等概念。
8. 特征值和特征向量：对于一个线性变换，如果存在一个非零向量使得线性变换作用在该向量上等于该向量的某个常数倍，那么这个常数就是该线性变换的特征值，而对应的非零向量就是特征向量。
特征值和特征向量可以用来分析矩阵的性质，求解线性方程组等。
9. 奇异值分解：奇异值分解是矩阵分解的一种常用方法，它将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积，其中一个矩阵是正交矩阵，另两个矩阵是对角矩阵。
考研数学知识点—线性代数part2
=
⎜ ⎜ ⎜⎜⎝
0 0 0
A0 0Ο 00
0⎟ 0A⎟⎟⎟⎠
当 A 可逆时，
A A* = E A
得 A−1 = A * ， A
n
=
2
时，
A
=
⎜⎜⎝⎛
a c
b d
⎟⎟⎠⎞
(A
* )*
=
⎜⎜⎝⎛
a −c
−b d
⎟⎟⎠⎞*
=
⎜⎜⎝⎛
a c
b d
⎟⎟⎠⎞
=
A
关于矩阵右上肩记号： T ， k ， − 1，*
i) 任何两个的次序可交换，
( ) ( ) A E ⎯⎯行→ E A−1
推论 设 A ， B 是两个 n 阶矩阵，则 AB = E ⇔ BA = E
③可逆矩阵的性质
i）当 A 可逆时，
( ) ( ) AT 也可逆，且 AT −1 = A−1 T 。
( ) ( ) Ak 也可逆，且 Ak −1 = A−1 k 。
命题：准对角矩阵
⇔
A11 0 A= 0 0
00 A22 0 0Ο 00
0 0
可逆
0 Akk
每个 Aii 都可逆，记
A −1 11
0
0
0
A−1 = 0
A −1 22
0
0
0 0Ο 0
0
0 0 Ak−k1
3．伴随矩阵
数 c ≠ 0 ， cA 也可逆， (cA)−1 = 1 A−1 。
c cA = c n A ≠ 0
(cA)⎜⎛ 1 A−1 ⎟⎞ = ⎜⎛ c ⋅ 1 ⎟⎞ AA−1 = E 。
⎝c ⎠ ⎝ c⎠
每个 n 阶矩阵 A 都有伴随矩阵，证作 A * 。
2020考研考研线性代数知识点归类
2020考研考研线性代数知识点归类内容和微分方程有异曲同工之妙，记忆的内容比较多，但比较简单。
小编整理了相关内容，希望能帮助到您。
2020考研考研线性代数知识点归类01特点与难点1、特点前面是基础，后面是应用。
这句话有三层意思⑴、前面的内容学好，后面内容才看得懂。
⑵、前面内容不会单独考，70%会结合后面内容考查，所以题目综合性强。
⑶、前面内容需要记忆，类似于泰勒公式，类似于求导公式，但是不同于泰勒公式的是，可以通过理解记忆。
2、难点⑴、没有一本好的辅导书。
①刚刚说过，前面的内容可以通过理解记忆，但是辅导书不讲深层原因，而是直接罗列出来。
比如：行列式性质②大部分考研难度的题目都具有一定综合性，编者不好编辑例题。
比如：行列式内容中，抽象行列式涉及矩阵内容(此时矩阵还没有学习)矩阵内容中秩的相关概念需要用向量和方程组的知识理解(此时向量还没有学习)⑵、网课老师深浅把握不好张宇：线性代数讲得深!他可以把深层次原因讲出来，但是作为新手，你会质疑老师的能力!李永乐：讲的细致，风格恰好与张宇相反。
杨超：同李永乐⑶、某些概念理解有困难这部分原因是两部分造成的：①没有理解前面某些概念。
②由于题目综合性强，练的题目少。
把这三个难点联系在一起，你们有没有发现?线性代数复习进入了一个死循环前期复习没有涉及后面的知识点做题少、不能够通过做题加深概念后面知识点理解困难做题少、不能够通过做题加深概念。
所以，堂主下面写的内容对你们有三个帮助帮助1：知道哪些习题是综合性题目，哪些知识点是为后面做铺垫。
帮助2：让你们对线性代数有一个系统的了解。
帮助3：帮助你们梳理知识点，避免盲目的学习!02各章知识点总结【行列式】1、行列式本质就是一个数2、行列式概念、逆序数考研：小题，无法联系其他知识点，当场解决。
3、二阶、三阶行列式具体性计算考研：不会单独出题，常常结合伴随矩阵、可逆矩阵考察。
4、余子式和代数余子式考研：代数余子式的正负是一个易错点，了解代数余子式才能学习行列式展开定理。
考研数学线性代数必背知识点
反对称矩阵 A = A 。
0 0 0 0 1 0 3 0 (A ) * 0 03 0 01 0 0* * *对称矩阵 A = A 。
考研数学知识点－线性代数第一讲 基本知识二．矩阵和向量1．线性运算与转置① A + B = B + A② (A + B ) + C = A + (B + C )③ c (A + B ) = cA + cB (c + d )A = cA + dA④ c (dA ) = (cd )A⑤ cA = 0 ™ c = 0 或 A = 0 。
向量组的线性组合〈 1 ,〈 2 ,⊄ ,〈 s ，T 三．矩阵的初等变换，阶梯形矩阵 ♣初等行变换 初等变换分 ♦ ♥初等列变换 三类初等行变换 ①交换两行的上下位置 A B ②用非零常数 c 乘某一行。
③把一行的倍数加到另一行上（倍加变换） 阶梯形矩阵 转置 c 1〈 1 + c 2〈 2 + ⊄ + c s 〈 s 。
A 的转置 A T （或 A 2 ）4 1 0 1 0 2 0 0 25 2 0 0 1 2 1 4 3 T T= A①如果有零行，则都在下面。
②各非零行的第一个非 0 元素的列号自上而下严格 (A ± B )T = A T ± B T单调上升。
或各行左边连续出现的 0 的个数自上而下严格单调 (cA )T = c (A T )。
上升，直到全为 0 。
台角：各非零行第一个非 0 元素所在位置。
简单阶梯形矩阵： 3． n 阶矩阵3．台角位置的元素都为 1 n 行、 n 列的矩阵。
对角线，其上元素的行标、列标相等 a 11 , a 22 ,⊄对角矩阵 0 * 00 0 *4．台角正上方的元素都为 0。
每个矩阵都可用初等行变换化为阶梯形矩阵和简单 阶梯形矩阵。
如果 A 是一个 n 阶矩阵 A 是阶梯形矩阵 ® A 是上三角矩阵，反之不一定， 数量矩阵 0 3 0 = 3E0 0 3单位矩阵 0 1 0 E 或I0 0 1如 0 0 1 0 1 0 是上三角，但非阶梯形 0 0 1 四．线性方程组的矩阵消元法 用同解变换化简方程再求解 上（下）三角矩阵 0 * *0 0 *T 1 三种同解变换： ①交换两个方程的上下位置。
考研线性代数知识点归纳
考研线性代数知识点归纳线性代数是现代数学的一个重要分支，广泛应用于各个领域，特别是在计算机科学、物理学、经济学等方面。
对于考研生来说，线性代数是必修课程之一，也是很多专业课程的基础。
在考研线性代数的学习中，掌握并灵活运用重要的知识点是取得好成绩的关键。
本文将对考研线性代数的知识点进行归纳总结，希望能够帮助考生更好地备考。
1. 矩阵与向量矩阵是线性代数中的一种基本概念，其是一个矩形的数表，由各种数（或者说称之为元素）构成。
向量是矩阵的一种特殊形式，它是一个只有一个列的矩阵。
在考研线性代数中，需要了解和掌握矩阵的基本性质，包括矩阵的运算法则、矩阵的转置、逆矩阵等。
同时，还需要了解向量的运算法则、向量空间的性质等。
2. 线性方程组线性方程组是线性代数中的一个重要概念，它由未知数及其系数构成的等式组成。
考研中常涉及到的线性方程组有齐次线性方程组和非齐次线性方程组。
对于齐次线性方程组，需要了解齐次方程的基本性质、解空间的概念以及求解齐次方程组的方法。
对于非齐次线性方程组，需要了解非齐次方程的基本性质、解的存在唯一性以及求解非齐次方程组的方法。
3. 行列式行列式是线性代数中的另一个重要概念，它是一个标量，通过矩阵的元素按照一定规则的运算得到。
在考研线性代数中，需要了解行列式的定义、性质以及基本的运算规则。
同时，还需要了解行列式的计算方法，包括拉普拉斯展开法、性质法等。
4. 特征值与特征向量特征值与特征向量也是线性代数中的一个重要概念，它们与矩阵的特征有关。
在考研线性代数中，需要了解特征值与特征向量的定义、性质以及求解方法。
特征值与特征向量在矩阵对角化、线性变换等方面具有重要的应用，也是考研中常考的一个重点。
5. 线性空间线性空间是指由向量构成的集合，并满足一定的运算性质。
在考研线性代数中，需要了解线性空间的定义、性质以及基本的运算规则。
同时，还需要了解线性相关性与线性无关性的概念，以及线性相关性与线性无关性的判定方法。
2020考研数学：线性代数各章节考点总结
2020考研数学：线性代数各章节考点总结摘要：暑期过半，你的数学复习的怎么样了呢？为大家整理了2020考研线性代数各章节考点总结，供大家参考。
一、第一章行列式本章的重点是行列式的计算，主要有两种类型的题目：数值型行列式的计算和抽象型行列式的计算。
数值型行列式的计算不会以单独题目的形式考查，但是在解决线性方程组求解问题以及特征值与特征向量的问题时均涉及到数值型行列式的计算;而抽象型行列式的计算问题会以填空题的形式展现，在历年考研真题中可以找到有关抽象型行列式的计算问题。
因此，广大考生在复习期间行列式这块要做到利用行列式的性质及展开定理熟练的、准确的计算出数值型行列式的值，不论是高阶的还是低阶的都要会计算;另外还要会综合后面的知识会计算简单的抽象行列式的值。
二、第二章矩阵本章需要重点掌握的基本概念有可逆矩阵、伴随矩阵、分块矩阵和初等矩阵，可逆阵与伴随矩阵的相关性质也很重要，也是需要考生掌握的。
除了这些就是矩阵的基本运算，可以将矩阵的运算分为两个层次：1、矩阵的符号运算2、具体矩阵的数值运算矩阵的符号运算就是利用相关矩阵的性质对给出的矩阵等式进行化简，而具体矩阵的数值运算主要指矩阵的乘法运算、求逆运算等。
三、第三章向量本章的重点有：1、向量组的线性相关性证明、线性表出等问题，解决此类问题的关键在于深刻理解向量组的线性相关性概念，掌握线性相关性的几个相关定理，另外还要注意推证过程中逻辑的正确性，还要善于使用反证法。
2、向量组的极大无关组、等价向量组、向量组及矩阵秩的概念，以及它们之间的相互关系。
要求会用矩阵的初等变换求向量组的极大线性无关组以及向量组或者矩阵的秩。
四、第四章线性方程组本章的重点是利用向量这个工具解决线性方程组解的判定及解的结构问题。
题目基本没有难度，但是考生在复习的时候要注意将向量与线性方程组两章的知识内容联系起来，学会融会贯通。
五、第五章特征值与特征向量本章的基本要求有三点：1、要会求特征值、特征向量对于具体给定的数值型矩阵，一般方法是通过特征方程∣E-A∣=0求出特征值，然后通过求解齐次线性方程组(E-A)=0的非零解得出对应特征值的特征向量;而对于抽象的矩阵来说，在求特征值时主要考虑利用定义A=，另外还要注意特征值与特征向量的性质及其应用。
考研数学线性代数六章重点难点及复习建议优选版
2020 考研数学：线性代数六章重点难点及复习建议考研线性代数部分虽然比较抽象而且概念多、定理多、性质多、关系多，但相对去的其题型和考法都比较稳定。
所以，如果大家花点心思弄懂就很容易拿分了，下面凯程网考研频道就分别谈谈线性代数六个章节的重点及复习建议，供大家参考。
第一章行列式，本章的考试重点是行列式的计算，考查形式有两种：一是数值型行列式的计算，二是抽象型行列式的计算.另外数值型行列式的计算不会单独的考大题，考选择填空题较多，有时出现在大题当中的一问或者是在大题的处理其他问题需要计算行列式，题目难度不是很大。
主要方法是利用行列式的性质或者展开定理即可。
而抽象型行列式的计算主要：利用行列式的性质、利用矩阵乘法、利用特征值、直接利用公式、利用单位阵进行变形、利用相似关系。
06、08、10、12年、13年的填空题均是抽象型的行列式计算问题，14年选择考了一个数值型的矩阵行列式，15年的数一的填空题考查的是一个n行列式的计算，。
今年16的数一、数三的填空题考查的是一个4阶带参数的行列式计算，用行列式的性质处理就行，还是考的比较基础。
第二章矩阵，本章的概念和运算较多，而且结论比较多，但是主要以填空题、选择题为主，另外也会结合其他章节的知识考大题。
本章的重点较多，有矩阵的乘法、矩阵的秩、逆矩阵、伴随矩阵、初等变换以及初等矩阵等。
其中06、09、11、12年均考查的是初等变换与矩阵乘法之间的相互转化，10年考查的是矩阵的秩，08年考的则是抽象矩阵求逆的问题，这几年考查的形式为小题，而13年的两道大题均考查到了本章的知识点，第一道题目涉及到矩阵的运算，第二道大题则用到了矩阵的秩的相关性质。
14的第一道大题的第二问延续了13年第一道大题的思路，考查的仍然是矩阵乘法与线性方程组结合的知识，但是除了这些还涉及到了矩阵的分块。
16年只有数二了矩阵等价的判断确定参数，这题只要知道等价的判断条件，那还是比较容易的，就是进行一个初等变换找秩关系即可。
考研数学中的线性代数知识点总结
考研数学中的线性代数知识点总结在考研数学中，线性代数是一个重要的知识领域。
掌握线性代数的基本概念和方法对于考研数学的学习至关重要。
本文将对考研数学中的线性代数知识点进行总结，并分析其在考试中的应用。
**1. 矩阵与向量**矩阵和向量是线性代数的基础概念之一。
矩阵是由数域上的元素排成的矩形阵列，向量是一个包含有限个数目元素的组合。
在考研数学中，矩阵和向量常常用于表示线性方程组、线性变换等问题。
**2. 矩阵运算**矩阵具有加法、数乘和乘法等运算。
加法和数乘是矩阵的基本运算，而矩阵乘法是一种重要的组合运算，它具有结合律和分配律。
在考研数学中，矩阵运算常常用于求解线性方程组、矩阵的特征值与特征向量等问题。
**3. 行列式**行列式是矩阵的一个重要性质，它可以用于判断矩阵是否可逆、计算线性变换的缩放因子等。
行列式的性质包括交换行列式的两行（列）、某一行列乘以一个非零常数等，这些性质在求解行列式的值时十分实用。
**4. 线性方程组**线性方程组是线性代数的核心内容之一，它可以用矩阵和向量的形式表示。
求解线性方程组的方法包括高斯消元法、矩阵的初等变换法等，这些方法在考研数学中经常会用到。
**5. 特征值与特征向量**特征值与特征向量是矩阵的一个重要性质，它们可以用于描述线性变换的特征。
求解特征值与特征向量可以通过求解矩阵的特征方程组来实现，在考研数学中，特征值与特征向量常常用于矩阵的对角化等问题。
**6. 矩阵的对角化**矩阵的对角化是线性代数中的一个重要概念，它可以将一个矩阵转化为对角矩阵的形式。
对角化的条件是矩阵具有线性无关的特征向量，通过对角化可以简化矩阵的运算，提高求解问题的效率。
**7. 线性空间与子空间**线性空间是线性代数的一个重要概念，它可以用来描述向量的集合。
线性空间具有加法和数乘等运算，子空间是线性空间的一个重要概念，它可以用来描述线性方程组的解空间等。
**8. 线性变换与矩阵表示**线性变换是线性代数中的一个核心概念，它可以用矩阵来表示。
考研数学线性代数知识点总结
考研数学线性代数知识点总结线性代数是考研数学中的重要组成部分，对于很多考生来说，它既是重点也是难点。
以下将对线性代数的主要知识点进行详细总结。
一、行列式行列式是线性代数中的一个基本概念，它是一个数值。
行列式的计算方法有很多，比如按行（列）展开、化为上三角（下三角）行列式等。
行列式的性质包括：行列式与它的转置行列式相等；行列式中某行（列）元素乘以同一数后，加到另一行（列）对应元素上，行列式的值不变等。
二、矩阵矩阵是线性代数的核心内容之一。
矩阵的运算包括加法、减法、数乘、乘法等。
矩阵乘法需要注意其运算规则，一般不满足交换律。
矩阵的逆是一个重要概念，如果矩阵 A 可逆，则存在 A 的逆矩阵 A⁻¹，使得AA⁻¹＝A⁻¹A ＝E（单位矩阵）。
矩阵的秩也是一个关键概念，它表示矩阵中线性无关的行（列）向量的最大个数。
三、向量向量是线性代数中的重要概念，包括行向量和列向量。
向量组的线性相关性是重点，判断向量组线性相关或线性无关的方法有定义法、秩法等。
向量组的极大线性无关组和向量组的秩也是常考内容。
四、线性方程组线性方程组是线性代数中的核心问题之一。
齐次线性方程组和非齐次线性方程组的解法不同。
对于齐次线性方程组，当系数矩阵的秩等于未知数的个数时，方程组有唯一零解；当系数矩阵的秩小于未知数的个数时，方程组有非零解。
对于非齐次线性方程组，如果系数矩阵的秩等于增广矩阵的秩，则方程组有解；否则无解。
当有解时，如果秩等于未知数的个数，有唯一解；否则有无穷多解。
五、特征值与特征向量矩阵的特征值和特征向量是线性代数中的重要概念。
设 A 是 n 阶矩阵，如果存在数λ和非零向量 x，使得 Ax ＝λx，则称λ是 A 的特征值，x 是 A 的对应于特征值λ的特征向量。
求特征值和特征向量的方法是通过求解特征方程|λE A| ＝ 0 得到特征值，然后代入（λE A)x ＝ 0 求解特征向量。
六、相似矩阵相似矩阵具有相同的特征值。
2020年考研数学线性代数重要考点总结
考研数学线性代数重要考点总结众所周知，考研数学是最能拉开差距的一门学科，数学线性代数包含有很多知识点，我们需要掌握好重要考点。
为大家精心准备了考研数学线性代数的考点指南，欢迎大家前来阅读。
线性代数主要包含行列式、矩阵、向量、线性方程组、矩阵的特征值与特征向量、二次型六章内容。
按照章节，我们总结出线性代数必须掌握的六大考点。
一是行列式部分，强化概念性质，熟练行列式的求法。
在这里我们需要明确下面几条：行列式对应的是一个数值，是一个实数，明确这一点可以帮助我们检查一些疏漏的低级错误;行列式的计算方法中常用的是定义法，比较重要的是加边法，数学归纳法，降阶法，利用行列式的性质对行列式进行恒等变形，化简之后再按行或列展开。
另外范德蒙行列式也是需要掌握的;行列式的考查方式分为低阶的数字型矩阵和高阶抽象行列式的计算、含参数的行列式的计算等。
二是矩阵部分，重视矩阵运算，掌握矩阵秩的应用。
通过历年真题分类统计与考点分布，矩阵部分的重点考点集中在逆矩阵、伴随矩阵及矩阵方程，其内容包括伴随矩阵的定义、性质、行列式、逆矩阵、秩，在课堂辅导的时候会重点强调.此外，伴随矩阵的矩阵方程以及矩阵与行列式的结合也是需要同学们熟练掌握的细节。
涉及秩的应用，包含矩阵的秩与向量组的秩之间的关系，矩阵等价与向量组等价，对矩阵的秩与方程组的解之间关系的分析，备考需要在理解概念的基础上，系统地进行归纳总结，并做习题加以巩固。
三是向量部分，理解相关无关概念，灵活进行判定。
向量组的线性相关问题是向量部分的重中之重，也是考研线性代数每年必出的考点。
如何掌握这部分内容呢?首先在于对定义概念的理解，然后就是分析判定的重点，即：看是否存在一组全为零的或者有非零解的实数对。
基础线性相关问题也会涉及类似的题型：判定向量组的线性相关性、向量组线性相关性的证明、判定一个向量能否由一向量组线性表出、向量组的秩和极大无关组的求法、有关秩的证明、有关矩阵与向量组等价的命题、与向量空间有关的命题。
考研数学线性代数必考的知识点
考研数学线性代数必考的知识点考研数学线性代数是考研数学中的重要一部分，是以线性代数为基础的高等数学课程。
线性代数在科学与工程中有着广泛的应用，而考研数学线性代数的知识点主要包括矩阵、行列式、线性方程组、特征值与特征向量、线性空间和线性变换等内容。
一、矩阵1.矩阵的基本运算：矩阵的加减法、数乘、乘法及其性质；2.矩阵的转置、对称与反对称矩阵、单位矩阵；3.矩阵的秩：元素型和行列型定义、秩的性质和计算方法；4.矩阵的逆：可逆矩阵与非奇异矩阵、矩阵的逆的存在性和计算方法；5.矩阵的秩公式和分块矩阵。
二、行列式1.行列式的定义：n阶行列式的定义、性质和计算方法；2.行列式的性质：行列式的性质和性质导出的定理；3.方阵的行列式的计算：按行（列）展开、对角线法则、拉普拉斯展开；4.计算商工差、计算行列式的特殊方法；5.行列式的应用：方阵可逆的判定、线性方程组的解的存在性与唯一性、向量线性相关与线性无关的判定。
三、线性方程组1.线性方程组的线性组合与线性相关性；2.齐次方程组与非齐次方程组的概念；3.齐次线性方程组的基础解系与通解；4.线性方程组的求解方法：初等变换法、高斯消元法、矩阵法；5.线性方程组的解的判别准则：齐次线性方程组有非零解的充分必要条件、非齐次线性方程组有解的充分必要条件。
四、特征值与特征向量1.特征值与特征向量的定义；2.特征值与特征向量的性质：特征值的性质、特征向量的性质；3.对角化与相似矩阵：矩阵的相似与相似矩阵的性质；4.对称矩阵的主轴定理和谱定理；5.特征值与特征向量的计算方法。
五、线性空间与线性变换1.线性空间的定义和性质；2.线性子空间的定义和性质；3.线性相关与线性无关性质的判定；4.线性空间的基与维数的概念；5.线性变换的定义和性质：线性变换的线性性质、线性变换的像与核。
以上就是考研数学线性代数必考的主要知识点。
掌握了这些知识点，可以帮助考生有效准备考研数学线性代数的复习和应对考试，为取得良好成绩打下坚实的基础。
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2020年考研数学线性代数知识点第一章行列式
1、行列式的定义
2、行列式的性质
3、特殊行列式的值
4、行列式展开定理
5、抽象行列式的计算
第二章矩阵
1、矩阵的定义及线性运算
2、乘法
3、矩阵方幂
4、转置
5、逆矩阵的概念和性质
6、伴随矩阵
7、分块矩阵及其运算
8、矩阵的初等变换与初等矩阵
9、矩阵的等价
10、矩阵的秩
第三章向量
1、向量的概念及其运算
2、向量的线性组合与线性表出
3、等价向量组
4、向量组的线性相关与线性无关
5、极大线性无关组与向量组的秩
6、内积与施密特正交化
7、n维向量空间(数学一)
第四章线性方程组
1、线性方程组的克莱姆法则
2、齐次线性方程组有非零解的判定条件
3、非齐次线性方程组有解的判定条件
4、线性方程组解的结构
第五章矩阵的特征值和特征向量
1、矩阵的特征值和特征向量的概念和性质
2、相似矩阵的概念及性质
3、矩阵的相似对角化
4、实对称矩阵的特征值、特征向量及其相似对角矩阵第六章二次型
1、二次型及其矩阵表示
2、合同变换与合同矩阵
3、二次型的秩
4、二次型的标准型和规范型
5、惯性定理
6、用正交变换和配方法化二次型为标准型
7、正定二次型及其判定
数学的学习是比较有难度的，大家平时的学习中，大家要积累跟多的解题思路，这样自己在考试时遇到难题就能迎刃而解。