2019考研数学大纲解析之线代两重点

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考研数学线性代数和概率论的复习重点

考研数学线性代数和概率论的复习重点考研数学线性代数和概率论的复习重点有许多表示刚一开始线性代数和概率论与数理统计有难处，认为看书举步维艰。

店铺为大家精心准备了考研数学线性代数和概率论的复习要点，欢迎大家前来阅读。

考研数学线性代数和概率论的复习难点▶难点事实上线性代数应该是数学三门课中最好拿分的，但是这门课有一个特点，就是入门难，但是一旦入门就一通百通。

这门课由于思维上与高数南辕北辙，所以一上来会很不适应。

总体而言，6章内容环环相扣，所以很多同学一上来看第一章发现内容涉及到第五章，看到第二章发现竟有第4章的知识点，无法形成完整的知识网络，自然无法入门。

▶学习规划总的来说，线性代数这本书6章内容应该分为三个部分逐个攻破：首先行列式和矩阵，第二向量与方程组，第三第5和第六章。

这三个内容联系得相当紧密，必须逐个攻破，这样以两章为单位，每个单位中出现的知识点定理罗列出来，找到他们彼此的关系。

最好是拿一张白纸，像C语言中的指针那样一个一个连起来，形成属于你的知识网络，这一部分有哪些板块，每个板块有哪些定义知识点，比如行列式的定义，矩阵的定义各是，你是怎么理解的，向量与方程组有什么联系与区别，这些最基础的一定要搞清。

对于概率论，第一章是整本书的思维基础，第二章与第三章的逻辑思维就好像一元积分与二元积分一样，难点在于二元积分的计算。

在学习的过程中还是要先思考这一章节有哪些部分，每个部分哪些定义，哪些知识点，自己要找一张大纸，将这些全部像C语言中二叉树一样，罗列成一个树形图，最后根据每一个知识点各个击破。

第5章不用细看，第六章第七章主要是记忆，在记忆的基础上尽可能的理解。

浙大版的书上每章的课后题相当经典，请同学们反复推敲，做过之后，请在总结一遍，比如说这几道题是属于离散型还是连续型，对应了哪些知识点。

▶视频学习法线性代数：不要一上来就看李永乐的视频，因为那个视频是强化阶段看的，建议听一下施光燕的线性代数12讲，这位老师讲的内容很基础，只有十二讲，但是全讲到重点上去了，这样你就会很容易入门了。

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。

考研数学重要知识点解析线性代数

考研数学重要知识点解析线性代数线性代数是考研数学中的一个重要知识点，也是研究线性空间和其上的线性映射的一门数学分支。

它在数学中具有广泛的应用，例如在物理学、工程学、计算机科学等领域都有着重要的地位。

线性代数的重要知识点主要包括线性空间、线性映射、矩阵和向量等。

首先，线性空间是指满足一定条件的集合，其中的元素称为向量。

线性空间具有加法和数乘两种运算，满足一定的性质。

线性空间的基可以用来表示该空间中的任意向量，并且可以通过坐标来表示向量。

线性映射是线性代数中的一个重要概念，它是指将一个线性空间映射到另一个线性空间的函数。

线性映射保持向量空间的加法和数乘运算。

线性映射的矩阵也是线性代数中的一个重要概念，它可以通过矩阵乘法来表示。

矩阵是一个矩形的数表，由行和列组成。

矩阵是线性代数中的重要工具，可以用来表示线性映射、线性方程组等。

向量是线性代数中的另一个重要概念，它可以用来表示一个点或一个方向。

向量具有大小和方向两个属性，可以通过加法和数乘来进行运算。

向量的点乘和叉乘是线性代数中的两种重要运算，它们分别表示向量的数量积和向量的向量积。

在研究线性代数时，我们需要掌握线性映射和矩阵的基本性质，理解线性方程组、特征值和特征向量的概念，掌握矩阵的行列式和逆矩阵的计算方法，熟练运用向量的点乘和叉乘进行计算等。

同时，在解决线性代数相关问题时，我们还可以运用线性代数的一些方法和技巧，如矩阵的变换、矩阵的秩等。

这些方法和技巧在解决实际问题时往往能够提高解题的效率和准确度。

总之，线性代数是考研数学中的一个重要知识点，掌握线性空间、线性映射、矩阵和向量等的基本概念和性质，熟练运用相关的计算方法和技巧对于考研数学的学习和考试至关重要。

通过对线性代数的深入理解和应用，我们可以更好地理解和应用数学在实际问题中的作用。

考研数学一大纲重点内容回顾线性代数部分知识点汇总

考研数学一大纲重点内容回顾线性代数部分知识点汇总线性代数是考研数学一科目中非常重要的一部分。

在考试中，线性代数占据了相当大的比重，因此熟练掌握线性代数的知识点是非常重要的。

本文将回顾考研数学一大纲中线性代数部分的重点知识点，帮助考生在备考中能够有针对性地进行复习，并为考试发挥出最佳水平做准备。

知识点1：向量空间向量空间是线性代数中最基础的概念之一。

考生需要掌握向量空间的定义、性质和基本运算法则。

此外，需要掌握向量空间的子空间、线性相关性和线性无关性等概念。

知识点2：矩阵与行列式矩阵和行列式也是考研数学一线性代数部分的重要内容。

考生需要掌握矩阵的运算法则，包括矩阵的加法、乘法和转置等运算。

同时，需要了解矩阵的秩以及矩阵可逆的条件。

在行列式方面，需要熟悉行列式的性质，以及行列式的计算方法和展开式。

知识点3：线性方程组线性方程组是线性代数中的一个重要应用，也是考研数学一中的常见考点。

考生需要掌握线性方程组的解法，包括消元法、矩阵法和特征值法等。

同时，还需要了解线性方程组解的存在唯一性条件，以及齐次线性方程组和非齐次线性方程组的关系。

知识点4：特征值和特征向量特征值和特征向量是线性代数中的重要概念，也是考研数学一中的热点内容。

考生需要了解特征值和特征向量的定义、性质和计算方法。

同时，需要掌握矩阵的对角化和相似对角化的相关知识。

知识点5：线性变换线性变换是线性代数的核心内容之一。

考生需要了解线性变换的定义和性质，以及线性变换的矩阵表达式和几何意义。

此外，还需要了解线性变换的基矩阵和过渡矩阵的计算方法。

知识点6：内积空间内积空间是线性代数中的高级内容，也是考研数学一中的难点。

考生需要了解内积空间的定义和性质，以及内积空间的标准正交基和正交投影的相关知识。

同时，还需要了解内积空间的正交补和正交矩阵的概念和计算方法。

综上所述，考研数学一大纲重点内容回顾线性代数部分的知识点汇总包括了向量空间、矩阵与行列式、线性方程组、特征值和特征向量、线性变换以及内积空间等内容。

考研数学一大纲详解线性代数部分考点归纳

考研数学一大纲详解线性代数部分考点归纳线性代数是考研数学一科目中的一部分，具有重要的地位和作用。

掌握好线性代数的知识，不仅有助于我们在考试中获得高分，还可以帮助我们在将来的学习和研究中更好地应用数学知识。

本文将针对考研数学一大纲中的线性代数部分，对考点进行详细解析和归纳。

一、向量空间及其基本性质1. 向量空间的概念2. 向量空间的基本性质3. 闭子空间的概念与性质4. 有限维向量空间与无限维向量空间的性质5. 向量的线性相关与线性无关6. 向量组与矩阵的秩7. 基底与维数的概念及其性质二、矩阵的运算及其性质1. 矩阵的加法和数乘2. 矩阵的乘法及其性质3. 矩阵的转置4. 矩阵的逆及其性质5. 矩阵的秩与逆的关系6. 矩阵的行列式及其性质7. 克拉默法则三、特征值、特征向量与对角化1. 特征值与特征向量的概念2. 特征多项式及其性质3. 对角化的条件4. 相似矩阵的性质5. 可对角化矩阵与不可对角化矩阵的区别6. Jordan标准形四、线性方程组的解法1. 线性方程组的消元法2. 线性方程组的矩阵表示与向量表示3. 齐次线性方程组与非齐次线性方程组4. 初等变换和增广矩阵的关系5. 矩阵的秩与线性方程组解的关系6. 非齐次线性方程组的通解和特解以上是考研数学一大纲中线性代数部分的主要考点和知识点的归纳，希望对考生们在备考中有所帮助。

在复习过程中，需要注重对基本概念的理解和记忆，同时通过大量的练习来提高对知识的掌握程度。

同时，考生还应该注重对知识的应用能力的培养，能够将所学的线性代数知识应用于实际问题中。

最后，祝愿所有备战考研的同学们都能够取得优异的成绩，顺利进入心仪的研究生院校。

相信通过努力的学习和不断的积累，成功将会属于你们！加油！。

2019年考研数二大纲DOC[1]word精品文档5页

2019考研数学二大纲考试科目：高等数学、线性代数考试形式和试卷结构一、试卷满分及考试时间试卷满分为150分，考试时间为180分钟.二、答题方式答题方式为闭卷、笔试.三、试卷内容结构高等教学78%线性代数22%四、试卷题型结构试卷题型结构为：单项选择题8小题，每小题4分，共32分填空题6小题，每小题4分，共24分解答题(包括证明题) 9小题，共94分高等数学一、函数、极限、连续考试内容函数的概念及表示法函数的有界性、单调性、周期性和奇偶性复合函数、反函数、分段函数和隐函数基本初等函数的性质及其图形初等函数函数关系的建立数列极限与函数极限的定义及其性质函数的左极限与右极限无穷小量和无穷大量的概念及其关系无穷小量的性质及无穷小量的比较极限的四则运算极限存在的两个准则：单调有界准则和夹逼准则两个重要极限：函数连续的概念函数间断点的类型初等函数的连续性闭区间上连续函数的性质考试要求1.理解函数的概念，掌握函数的表示法，并会建立应用问题的函数关系.2.了解函数的有界性、单调性、周期性和奇偶性.3.理解复合函数及分段函数的概念，了解反函数及隐函数的概念.4.掌握基本初等函数的性质及其图形，了解初等函数的概念.5.理解极限的概念，理解函数左极限与右极限的概念以及函数极限存在与左极限、右极限之间的关系.6.掌握极限的性质及四则运算法则.7.掌握极限存在的两个准则，并会利用它们求极限，掌握利用两个重要极限求极限的方法.8.理解无穷小量、无穷大量的概念，掌握无穷小量的比较方法，会用等价无穷小量求极限.9.理解函数连续性的概念(含左连续与右连续)，会判别函数间断点的类型.10.了解连续函数的性质和初等函数的连续性，理解闭区间上连续函数的性质(有界性、最大值和最小值定理、介值定理)，并会应用这些性质.二、一元函数微分学考试内容导数和微分的概念导数的几何意义和物理意义函数的可导性与连续性之间的关系平面曲线的切线和法线导数和微分的四则运算基本初等函数的导数复合函数、反函数、隐函数以及参数方程所确定的函数的微分法高阶导数一阶微分形式的不变性微分中值定理洛必达(L'Hospital)法则函数单调性的判别函数的极值函数图形的凹凸性、拐点及渐近线函数图形的描绘函数的最大值与最小值弧微分曲率的概念曲率圆与曲率半径考试要求1.理解导数和微分的概念，理解导数与微分的关系，理解导数的几何意义，会求平面曲线的切线方程和法线方程，了解导数的物理意义，会用导数描述一些物理量，理解函数的可导性与连续性之间的关系.2.掌握导数的四则运算法则和复合函数的求导法则，掌握基本初等函数的导数公式.了解微分的四则运算法则和一阶微分形式的不变性，会求函数的微分.3.了解高阶导数的概念，会求简单函数的高阶导数.4.会求分段函数的导数，会求隐函数和由参数方程所确定的函数以及反函数的导数.5.理解并会用罗尔(Rolle)定理、拉格朗日(Lagrange)中值定理和泰勒(Taylor)定理，了解并会用柯西( Cauchy )中值定理.6.掌握用洛必达法则求未定式极限的方法.7.理解函数的极值概念，掌握用导数判断函数的单调性和求函数极值的方法，掌握函数最大值和最小值的求法及其应用.8.会用导数判断函数图形的凹凸性(注：在区间内，设函数具有二阶导数.当时，的图形是凹的;当时，的图形是凸的)，会求函数图形的拐点以及水平、铅直和斜渐近线，会描绘函数的图形.9.了解曲率、曲率圆与曲率半径的概念，会计算曲率和曲率半径.三、一元函数积分学考试内容原函数和不定积分的概念不定积分的基本性质基本积分公式定积分的概念和基本性质定积分中值定理积分上限的函数及其导数牛顿-莱布尼茨(Newton-Leibniz)公式不定积分和定积分的换元积分法与分部积分法有理函数、三角函数的有理式和简单无理函数的积分反常(广义)积分定积分的应用考试要求1.理解原函数的概念，理解不定积分和定积分的概念.2.掌握不定积分的基本公式，掌握不定积分和定积分的性质及定积分中值定理，掌握换元积分法与分部积分法.3.会求有理函数、三角函数有理式和简单无理函数的积分.4.理解积分上限的函数，会求它的导数，掌握牛顿一莱布尼茨公式.5.了解反常积分的概念，会计算反常积分.6.掌握用定积分表达和计算一些几何量与物理量(平面图形的面积、平面曲线的弧长、旋转体的体积及侧面积、平行截面面积为已知的立体体积、功、引力、压力、质心、形心等)及函数平均值.四、多元函数微积分学考试内容多元函数的概念二元函数的几何意义二元函数的极限与连续的概念有界闭区域上二元连续函数的性质多元函数的偏导数和全微分多元复合函数、隐函数的求导法二阶偏导数多元函数的极值和条件极值、最大值和最小值二重积分的概念、基本性质和计算考试要求1.了解多元函数的概念，了解二元函数的几何意义.2.了解二元函数的极限与连续的概念，了解有界闭区域上二元连续函数的性质.3.了解多元函数偏导数与全微分的概念，会求多元复合函数一阶、二阶偏导数，会求全微分，了解隐函数存在定理，会求多元隐函数的偏导数.4.了解多元函数极值和条件极值的概念，掌握多元函数极值存在的必要条件，了解二元函数极值存在的充分条件，会求二元函数的极值，会用拉格朗日乘数法求条件极值，会求简单多元函数的最大值和最小值，并会解决一些简单的应用问题.5.了解二重积分的概念与基本性质，掌握二重积分的计算方法(直角坐标、极坐标).五、常微分方程考试内容常微分方程的基本概念变量可分离的微分方程齐次微分方程一阶线性微分方程可降阶的高阶微分方程线性微分方程解的性质及解的结构定理二阶常系数齐次线性微分方程高于二阶的某些常系数齐次线性微分方程简单的二阶常系数非齐次线性微分方程微分方程的简单应用考试要求1.了解微分方程及其阶、解、通解、初始条件和特解等概念.2.掌握变量可分离的微分方程及一阶线性微分方程的解法，会解齐次微分方程.3.会用降阶法解下列形式的微分方程：和.4.理解二阶线性微分方程解的性质及解的结构定理.5.掌握二阶常系数齐次线性微分方程的解法，并会解某些高于二阶的常系数齐次线性微分方程.6.会解自由项为多项式、指数函数、正弦函数、余弦函数以及它们的和与积的二阶常系数非齐次线性微分方程.7.会用微分方程解决一些简单的应用问题.线性代数一、行列式考试内容行列式的概念和基本性质行列式按行(列)展开定理考试要求1.了解行列式的概念，掌握行列式的性质.2.会应用行列式的性质和行列式按行(列)展开定理计算行列式.二、矩阵考试内容矩阵的概念矩阵的线性运算矩阵的乘法方阵的幂方阵乘积的行列式矩阵的转置逆矩阵的概念和性质矩阵可逆的充分必要条件伴随矩阵矩阵的初等变换初等矩阵矩阵的秩矩阵的等价分块矩阵及其运算考试要求1.理解矩阵的概念，了解单位矩阵、数量矩阵、对角矩阵、三角矩阵、对称矩阵、反对称矩阵和正交矩阵以及它们的性质.2.掌握矩阵的线性运算、乘法、转置以及它们的运算规律，了解方阵的幂与方阵乘积的行列式的性质.3.理解逆矩阵的概念，掌握逆矩阵的性质以及矩阵可逆的充分必要条件.理解伴随矩阵的概念，会用伴随矩阵求逆矩阵.4.了解矩阵初等变换的概念，了解初等矩阵的性质和矩阵等价的概念，理解矩阵的秩的概念，掌握用初等变换求矩阵的秩和逆矩阵的方法.5.了解分块矩阵及其运算.三、向量考试内容向量的概念向量的线性组合和线性表示向量组的线性相关与线性无关向量组的极大线性无关组等价向量组向量组的秩向量组的秩与矩阵的秩之间的关系向量的内积线性无关向量组的的正交规范化方法考试要求1.理解维向量、向量的线性组合与线性表示的概念.2.理解向量组线性相关、线性无关的概念，掌握向量组线性相关、线性无关的有关性质及判别法.3.了解向量组的极大线性无关组和向量组的秩的概念，会求向量组的极大线性无关组及秩.4.了解向量组等价的概念，了解矩阵的秩与其行(列)向量组的秩的关系.5.了解内积的概念，掌握线性无关向量组正交规范化的施密特(Schmidt)方法.四、线性方程组考试内容线性方程组的克莱姆(Cramer)法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线性方程组解的性质和解的结构齐次线性方程组的基础解系和通解非齐次线性方程组的通解考试要求1.会用克莱姆法则.2.理解齐次线性方程组有非零解的充分必要条件及非齐次线性方程组有解的充分必要条件.3.理解齐次线性方程组的基础解系及通解的概念，掌握齐次线性方程组基础解系和通解的求法.4.理解非齐次线性方程组的解的结构及通解的概念.5.会用初等行变换求解线性方程组.五、矩阵的特征值及特征向量考试内容矩阵的特征值和特征向量的概念、性质相似矩阵的概念及性质矩阵可相似对角化的充分必要条件及相似对角矩阵实对称矩阵的特征值、特征向量及其相似对角矩阵考试要求1.理解矩阵的特征值和特征向量的概念及性质，会求矩阵特征值和特征向量.2.理解相似矩阵的概念、性质及矩阵可相似对角化的充分必要条件，会将矩阵化为相似对角矩阵.3.理解实对称矩阵的特征值和特征向量的性质.六、二次型考试内容二次型及其矩阵表示合同变换与合同矩阵二次型的秩惯性定理二次型的标准形和规范形用正交变换和配方法化二次型为标准形二次型及其矩阵的正定性考试要求1.了解二次型的概念，会用矩阵形式表示二次型，了解合同变换与合同矩阵的概念.2.了解二次型的秩的概念，了解二次型的标准形、规范形等概念，了解惯性定理，会用正交变换和配方法化二次型为标准形.3.理解正定二次型、正定矩阵的概念，并掌握其判别法.。

考研数学二公式高数线代(费了好大的劲)技巧归纳

高等数学公式一、常用的等价无穷小当x →0时x x x x x （1+x ） ~-11x a(1+x )α-1 ~ αx (α为任意实数，不一定是整数)1x ~21x 2增加x x ~61x 3 对应 x –x ~ 61x 3x –x ~ 31x 3 对应 x - x ~ 31x 3二、利用泰勒公式= 1 + x + +！22x o （2x ））　（33 o !3sin x x x x +-=x 1 – +！22x o （2x ）（1+x ）=x – +22x o （2x ）导数公式：基本积分表：三角函数的有理式积分：ax x a a a ctgx x x tgx x x x ctgx x tgx a x x ln 1)(log ln )(csc )(csc sec )(sec csc )(sec )(22='='⋅-='⋅='-='='222211)(11)(11)(arccos 11)(arcsin x arcctgx x arctgx x x x x +-='+='--='-='⎰⎰⎰⎰⎰⎰⎰⎰⎰⎰+±+=±+=+=+=+-=⋅+=⋅+-==+==Ca x x a x dx C shx chxdx C chx shxdx Ca a dx a Cx ctgxdx x Cx dx tgx x Cctgx xdx x dx C tgx xdx x dx xx)ln(ln csc csc sec sec csc sin sec cos 22222222C axx a dx C x a xa a x a dx C a x ax a a x dx C a xarctg a x a dx Cctgx x xdx C tgx x xdx Cx ctgxdx C x tgxdx +=-+-+=-++-=-+=++-=++=+=+-=⎰⎰⎰⎰⎰⎰⎰⎰arcsin ln 21ln 211csc ln csc sec ln sec sin ln cos ln 22222222⎰⎰⎰⎰⎰++-=-+-+--=-+++++=+-===-Cax a x a x dx x a Ca x x a a x x dx a x Ca x x a a x x dx a x I nn xdx xdx I n n nn arcsin 22ln 22)ln(221cos sin 2222222222222222222222ππ222212211cos 12sin u dudx x tg u u u x u u x +==+-=+=，　，　，　一些初等函数：两个重要极限：三角函数公式： ·诱导公式：xxarthx x x archx x x arshx e e e e chx shx thx e e chx e e shx x xxx xx xx -+=-+±=++=+-==+=-=----11ln21)1ln(1ln(:2:2:22）双曲正切双曲余弦双曲正弦...590457182818284.2)11(lim 1sin lim0==+=∞→→e xxxx x x·和差角公式： ·和差化积公式：·倍角公式：·半角公式：ααααααααααααααααααcos 1sin sin cos 1cos 1cos 12cos 1sin sin cos 1cos 1cos 122cos 12cos 2cos 12sin -=+=-+±=+=-=+-±=+±=-±=ctg tg·正弦定理：R CcB b A a 2sin sin sin === ·余弦定理：C ab b a c cos 2222-+=·反三角函数性质：arcctgx arctgx x x -=-=2arccos 2arcsin ππ高阶导数公式——莱布尼兹（）公式：2sin2sin 2cos cos 2cos2cos 2cos cos 2sin2cos 2sin sin 2cos2sin2sin sin βαβαβαβαβαβαβαβαβαβαβαβα-+=--+=+-+=--+=+αββαβαβαβαβαβαβαβαβαβαβαctg ctg ctg ctg ctg tg tg tg tg tg ±⋅=±⋅±=±=±±=±1)(1)(sin sin cos cos )cos(sin cos cos sin )sin(μμμαααααααααα23333133cos 3cos 43cos sin 4sin 33sin tg tg tg tg --=-=-=αααααααααααααα222222122212sin cos sin 211cos 22cos cos sin 22sin tg tg tg ctg ctg ctg -=-=-=-=-==)()()()2()1()(0)()()(!)1()1(!2)1()(n k k n n n n nk k k n k n n uv v u k k n n n v u n n v nu v u v u C uv +++--++''-+'+==---=-∑ΛΛΛ中值定理与导数应用：拉格朗日中值定理。

考研数学之线性代数讲义(考点知识点+概念定理总结)

考研数学之线性代数讲义（考点知识点+概念定理总结）线性代数讲义目录第一讲基本概念矩阵的初等变换与线性矩阵方程的消去完全展开式化零降阶法其它性质克莱姆法则第三讲矩阵乘积矩阵的列向量和行向量矩阵分解矩阵方程逆矩阵伴随矩阵第4讲向量组线性表示向量组的线性相关性向量组的极大无关组和秩矩阵的秩第五讲方程组解的性质解的判别基本解系统和通解第6讲特征向量和特征值的相似性和对角化特征向量与特征值―概念,计算与应用相似对角化―判断与实现附录一内积正交矩阵施密特正交化实对称矩阵的对角化第七讲二次型二次型及其矩阵可逆线性变量取代了实对称矩阵惯性指数正定二次型与正定矩阵的合同标准化与规范化附录二向量空间及其子空间附录III两个线性方程组的解集之间的关系附录四06,07年考题一第一讲基本概念1.线性方程组的基本概念。

线性方程组的一般形式是：a11x1+a12x2++a1nxn=b1，a21x1+a22x2+？+a2nxn=b2，？？？？am1x1+am2x2+？+amnxn=bm，其中未知数的个数n和方程式的个数m不必相等.线性方程组的解是一个n维向量（k1，k2，k，kn）（称为解向量），它满足当每个方程中的未知数席被Ki替换时，它变成一个方程。

线性方程组的解的情况有三种:无解,唯一解,无穷多解.在线性方程组的讨论中有两个主要问题：（1）判断解（2）求解，特别是当存在无穷多个连接时求通解b1=b2=?=bm=0的线性方程组称为齐次线性方程组.n维零向量总是齐次线性方程组的解，称为零解。

因此，齐次线性方程组只有两种解：唯一解（即只要零解）和无限解（即非零解）把一个非齐次线性方程组的每个方程的常数项都换成0，所得到的齐次线性方程组称为原方程组的导出齐次线性方程组，简称导出组.2.矩阵和向量（1）基本概念矩阵和向量都是描写事物形态的数量形式的发展.是M吗？一张表有M行和N列，以N个数字排列，两边用括号或方括号括起来，就变成了M？例如N型矩阵2-101111102254-29333-18是4吗？5矩阵对于上述线性方程组，它被称为矩阵a11a12?a1na11a12?a1nb1a=a21a22?a2n和(a|?)=a21a22?a2nb2??????? am1am2？amnam1am2？amnbm为其系数矩阵和增广矩阵.增广矩阵体现了方程组的全部信息,而齐次方程组只用系数矩阵就体现其全部信息.矩阵中的数字称为其元素，第I行和第J列中的数字称为（I，J）位元素所有元素为0的矩阵称为零矩阵，通常记录为0两个矩阵a和b相等(记作a=b),是指它的行数相等,列数也相等(即它们的类型相同),并且对应的元素都相等.N个数的有序数组称为N维向量，这些数称为其分量书写中可用矩阵的形式来表示向量,例如分量依次是a1,a2,?,an的向量可表示成二a1(a1,a2,?,an)或a2,┆an请注意,作为向量它们并没有区别,但是作为矩阵,它们不一样(左边是1?n矩阵,右边是n?1矩阵).习惯上把它们分别称为行向量和列向量.(请注意与下面规定的矩阵的行向量和列向量概念的区别.)一个M？n的矩阵的每一行是一个n维向量，称为其行向量；每一列都是一个m维向量，称为它的列向量。

考研数学：线性代数知识点汇总

2019考研数学：线性代数知识点汇总摘要：尽管考研数学的考查内容各个学校的侧重点不一样，但是都是在考研大纲里面的更改。

因此，了解好考研数学的每一个小知识点，才能全面掌握考研数学。

就帮大家整理了一些线性代数的知识点，分享给在数学上犯愁的同学们。

►【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。

5、行列式展开定理考研：核心知识点，必考！6、行列式性质考研：核心知识点，必考！小题为主。

7、行列式计算的几个题型①、划三角（正三角、倒三角）②、各项均加到第一列（行）③、逐项相加④、分块矩阵⑤、找公因这样做的目的，在行/列消出一个0，方便运用行列式展开定理。

考研：经常运用在找特征值中。

⑥数学归纳法⑦范德蒙行列式⑧代数余子式求和⑨构造新的代数余子式8、抽象型行列式（矩阵行列式）①转置②K倍③可逆③伴随④题型丨A+B丨；丨A+B-1丨；丨A-1+B丨型（这部分内容放在第二章，但属于第一章的内容）考研：出小题概率非常大，抽象性行列式与行列式性质结合考察。

►【矩阵】1、矩阵性质考研：与伴随矩阵、可逆矩阵、初等矩阵结合考察。

2、数字型n阶矩阵运算①方法一：秩是1②方法二：含对角线上下三角为0的矩阵③方法三：利用二项式定理，拆写成E+B型④方法四：利用分块矩阵⑤方法五：P-1AP=B；P-1APP-1AP=B2方法五涉及相似对角化知识。

方法三涉及高中知识。

考研：常见在大题出现，是大题的第一问！看到数字型n阶矩阵运算，一定出自这5个方法。

（二战考上，如果本题不会做，你的问题出在只掌握这五种方法的某几种，所以你是失败在归纳总结上了）3、伴随矩阵考研：伴随矩阵常与其他知识考察，与行列式、转置、K倍、可逆、伴随的伴随结合考察。

考研数学一大纲重难点解析高等代数部分知识点详细解读

考研数学一大纲重难点解析高等代数部分知识点详细解读高等代数是考研数学一科目中的重要内容之一，也是考生们普遍认为难度较大的部分。

在准备考研数学一科目时，对高等代数的重点知识点的详细解读和解析是非常关键的。

本文将就考研数学一大纲中高等代数部分的重难点进行讲解，帮助考生们更好地掌握这一部分内容。

一、线性空间与线性变换1.1 线性空间的定义与基本性质线性空间是高等代数中的基本概念，它包含了向量空间、函数空间等多种实例。

在本部分中，我们将介绍线性空间的定义与基本性质，包括线性空间的封闭性、零向量与零子空间等概念的解读。

1.2 线性变换的定义与性质线性变换是线性空间中的一类特殊映射，具有保持线性组合和零向量的性质。

本节中，我们将详细解析线性变换的定义与性质，包括线性变换的定义、线性变换的代数表示以及线性变换的核与值空间的解释。

二、线性方程组与矩阵2.1 线性方程组的解法与性质线性方程组是高等代数中的重要内容，其解的存在性和唯一性是考生们经常关心的问题。

在本部分中，我们将介绍线性方程组的解法与性质，包括齐次线性方程组与非齐次线性方程组的解的判别条件，以及线性方程组解的结构和解的个数等问题的详细解析。

2.2 矩阵的运算与性质矩阵是线性方程组中的重要工具，它具有良好的运算性质和代数性质。

在本节中，我们将详细解读矩阵的运算与性质，包括矩阵的加法、数乘和乘法运算，以及矩阵的转置、逆矩阵和秩等性质的解析。

三、特征值与特征向量3.1 特征值与特征向量的定义与性质特征值与特征向量是线性代数中的重要概念，也是高等代数考试中的重点内容。

在本部分中，我们将详细解析特征值与特征向量的定义与性质，包括特征值与特征向量的几何意义，以及求解特征值与特征向量的方法的讲解。

3.2 对角化与相似矩阵对角化是线性代数中的一种重要的矩阵变换方法，它在解决线性方程组和矩阵运算等问题中起着重要的作用。

本节中，我们将详细解读对角化和相似矩阵的概念与性质，包括可对角化矩阵的判定条件和对角化的方法的解析。

2019考研数学二高数线代笔记

抽象型
如例3：设f(x)在x=x0处可导，g(x)在x=x0处连续但不可导，证明在x=x0处可导的充要条件是f(x0)=0.
注：例3子题：
例3子题：。2个
2.微分
设函数y = f(x)在x的邻域内有定义，x及x + Δx在此区间内。
如果函数的增量Δy = f(x + Δx) - f(x)可表示为 Δy = AΔx + o(Δx)（其中A是不依赖于Δx的常数），而o(Δx)是比Δx高阶的无穷小，那么称函数f(x)在点x是可微的，且AΔx称作函数在点x相应于因变量增量Δy的微分，记作dy，即dy = AΔx。
五大方面的应用
1、涉及f(x)的定理的使用（有最介零）
2、罗尔定理的使用
3、拉格朗日定理的使用
（一般为等式证明）
2）给高阶条件推出低阶不等式
3）给低阶条件推出高阶不等式
4）具体化f，由a<ξ<b推出不等式
4、柯西中值定理的使用
可能是一个具体函数，一个抽象函数，在添加拉格朗日定理。
5、高阶导数的证明问题——
2）代数余子式：(-1)i+jMij=Aij、(-1)i+jAij=Mij、Aij为代数余子式
3）展开公式：
2、行列式的计算
1）具体型
（行和或列和相等）
注意：
如例题：
②消零降价法（）
如例题：
③加边法
如例题：
注：爪型行列式用斜爪消平爪
④递推法（高阶推低阶）
如例题：
⑤数学归纳法（低阶推高阶）
注意：第一数归法和第二数归法的区别，先找出关系，再确定用哪种方法
如例3：当 >0，证明
注：该结论证明x的正次幂趋向0比lnx趋向的速度快，x的正次幂趋向+∞比e-δx趋向0的速度慢

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。

考研数学重点解析线代之特征值与二次型

考研数学重点解析线代之特征值与二次型线性代数是数学的一个重要分支，对于考研数学来说也是非常重要的一部分。

在线性代数中，特征值与二次型是两个非常重要的概念和研究方向。

下面我们将重点解析一下这两个内容。

一、特征值（Eigenvalue）特征值是矩阵理论中的一个非常重要的概念，它对于解决线性代数的问题有着很重要的作用。

对于一个n阶矩阵A和一个非零列向量x，如果满足Ax=λx，其中λ为实数，那么λ就是矩阵A的一个特征值，x就是A对应于特征值λ的特征向量。

特征值和特征向量的研究在线性代数中有着广泛的应用，比如在解决矩阵的对角化、矩阵的相似性等问题时，都需要用到这些概念和方法。

特征值和特征向量的计算也是重点内容，可以通过特征值方程进行求解。

特征值的性质也是需要重点掌握的部分，比如特征值的个数与特征向量的个数相等，特征值的求和等于矩阵的迹等。

二、二次型（Quadratic Form）二次型是二次齐次多项式的一种形式，它是线性代数中非常重要的一个概念。

对于一个n元二次型Q(x1, x2, ..., xn)，可以表示为Q(x1, x2, ..., xn) = x^TAX，其中x = [x1, x2, ..., xn]^T为变量向量，A 为一个对称矩阵。

二次型在线性代数中有着广泛的应用，比如在优化问题、最小二乘法等领域都有着重要的作用。

掌握二次型的性质和研究方法是非常重要的，比如二次型的矩阵表示、规范形、正定性等。

其中，二次型的规范形可以通过正交变换将其转化为一个简化的形式，而二次型的正定性则是判断一个二次型的重要标准。

特征值和二次型都是线性代数中的重点内容，对于考研数学来说也是需要重点掌握的部分。

除了了解它们的定义、性质和计算方法，还需要善于应用它们解决实际问题。

因此，在备考考研数学时，需要着重学习和理解特征值和二次型的相关知识，并进行大量的习题练习，才能够在考试中取得好的成绩。

总结起来，特征值与二次型是考研数学线性代数中的两个重点内容。

考研数学一大纲线性代数部分详解

考研数学一大纲线性代数部分详解线性代数作为数学的一个重要分支，在考研数学一大纲中占据了相当大的比重。

本文将对考研数学一大纲中线性代数部分进行详细解析，包括矩阵和行列式、向量空间、线性变换和特征值等内容。

一、矩阵和行列式矩阵和行列式是线性代数的基础概念。

矩阵是数的矩形排列，行列式是一个用于求解特征值和特征向量的工具。

在准备考研数学一的过程中，我们要熟悉矩阵的基本概念和运算法则，如矩阵的转置、乘法和逆矩阵等。

同时，理解行列式的含义和性质也是必不可少的一步。

二、向量空间向量空间是指由一组向量所构成的集合。

在考研数学一大纲中，我们需要掌握向量空间的定义及其基本性质。

此外，线性相关性和线性无关性也是重要的概念，在向量空间的讨论中起到关键的作用。

了解向量空间的特性，能够帮助我们更好地理解线性代数的核心内容。

三、线性变换线性变换是指对向量空间中的每个向量进行某种特定操作的变换。

在考研数学一大纲中，我们需要了解线性变换的定义、性质及其在矩阵表示下的运算。

熟练掌握线性变换的理论和具体的计算方法，对于解题和理解线性代数的相关概念都有着重要的意义。

四、特征值和特征向量特征值和特征向量是矩阵和线性变换中的重要概念。

在考研数学一大纲中，我们需要了解特征值和特征向量的定义、性质以及它们在实际问题中的应用。

通过学习特征值和特征向量，我们可以更好地理解矩阵的本质和线性变换的特性，为解题提供有力的工具。

五、应用领域线性代数作为一门基础学科，广泛应用于各个领域。

在现代科学和工程技术中，线性代数的应用非常广泛。

例如在计算机图像处理、信号处理、机器学习等领域中，线性代数都扮演着重要的角色。

因此，在备考考研数学一的过程中，我们应该注重将线性代数的理论知识与实际问题相结合，理解线性代数在各个领域中的具体应用。

总结：本文对考研数学一大纲中线性代数部分进行了详细解析，包括矩阵和行列式、向量空间、线性变换和特征值等内容。

通过深入理解这些概念和原理，我们可以在备考过程中更加系统和全面地掌握线性代数的知识，为解答和分析数学问题提供坚实的基础。

考研数学线代知识点的复习指导

考研数学线代知识点的复习指导考研数学复习阶段的时候，我们需要掌握好线代知识点的复习要点。

小编为大家精心准备了考研数学线代知识点的复习攻略，欢迎大家前来阅读。

考研数学线代知识点的复习指南线性代数总共分为六章。

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、16年的数一、三的填空题考查的是一个n行列式的计算，。

今年数一、数二、数三这块都没有涉及。

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点考大题。

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。

第三章向量本章是线代里面的重点也是难点，抽象、概念与性质结论比较多。

重要的概念有向量的线性表出、向量组等价、线性相关与线性无关、极大线性无关组等。

复习的时候要注意结构和从不同角度理解。

2019考研数学：线代部分要牢牢掌握的37个知识点

2019考研数学：线代部分要牢牢掌握的37个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。

考研数学线代部分重难点总结

考研数学线代部分重难点总结线代这门课的特点线性代数与高数和概率相比，特点之一是知识点比较细碎。

如矩阵部分涉及到了各种类型的性质和关系，记忆量大而且容易混淆的地方较多；但线代更重要的特点在于知识点间的联系性很强。

这种联系不仅仅是指在后面几章中用到前两章行列式和矩阵的相关知识，更重要的是在于不同章节中各种性质、定理、判定法则之间有着相互推导和前后印证的关系。

历年考研真题中线代部分的题目都很灵活，在一道大题甚至小题中就可以考察到多个知识点，而且过渡自然、结构巧妙；有相当一部分题目可以找出多种解法。

出现这种情况当然与出题专家水平高有关，但内在原因还是在于线性代数这门课“知识点间联系性强”的特点。

所以我们在复习线代的策略中，有必要考虑一下怎样才能做到“融会贯通”。

“融会”可以理解为设法找到不同知识点之间的内在相通之处；“贯通”可以理解为掌握前后知识点之间的顺承关系。

这样做的目的就在于——当看到题目的条件和结论、推测出其中涉及到的知识点时立刻就能想到与之有关联的其他知识点队列，从而大大提高解题效率、增加得分胜算。

这样的复习策略虽然也能够用于高数和概率，但在线代复习中的作用体现的最为明显。

以第三章《向量》、第四章《线性方程组》为例，“线性相关”、“线性表示”的概念与线性方程组的某些性质定理之间存在着相互推导和相互印证的关系；出题专家在编制题目时常常利用这些联系将两部分的内容结合起来出题，比如在历年真题中出现频率很高的性质“齐次方程组是否有零解对应于A的列向量组是否线性相关；非齐次方程组Ax=b是否有解对应于向量b是否可由A的列向量线性表示”。

再如一个貌似考察向量组线性无关的题目，做起来以后才发现实际考的是矩阵秩或行列式的内容，题眼就在于性质“方阵A可逆⇔|A|=0⇔A的列向量组线性无关⇔r(A)=n”，依靠这一性质建立起了线性无关和矩阵秩两个知识点间的联系。

以上简单分析了一下线代这门课本身的特点，在下面的小结中列出了对每章中一些具体知识点内在联系的分析和实战过程中发现的一些常用的和好用的性质，作为对具体知识点的讨论。

考研数学一大纲详解线性代数部分重要知识点梳理

考研数学一大纲详解线性代数部分重要知识点梳理线性代数作为数学的一个重要分支，是考研数学一科目中不可或缺的一部分。

在考研备考的过程中，对线性代数的重要知识点进行详细梳理，对于提高考生的备考效果具有重要意义。

本文将详解考研数学一大纲中线性代数部分的重要知识点，并对其进行逐一讲解。

一、行列式及其性质行列式是线性代数中的基础知识，掌握行列式的性质对于解题至关重要。

行列式的性质包括：行列式的定义、行列式的性质、行列式的计算方法等。

行列式的定义是关于n阶行列式的，其中n表示行列式的阶数。

行列式的定义较为复杂，但我们只需熟记其定义即可。

行列式的性质包括：行列式相等的条件、行列式的值与其元素的关系等。

这些性质在解题过程中经常用到，熟悉这些性质不仅可以帮助我们更好地理解行列式的本质，还能够简化计算过程。

行列式的计算方法是解决行列式问题的基础。

行列式的计算采用展开法、按行（列）展开法等多种方法。

我们需要熟练掌握这些计算方法，并灵活运用于解答各类行列式题目。

二、矩阵及其运算矩阵是线性代数中的另一个重要概念，学习矩阵及其运算对于解题具有重要作用。

矩阵的概念包括：矩阵的定义、矩阵的运算等。

矩阵的定义是关于m行n列的矩阵的，其中m表示矩阵的行数，n表示矩阵的列数。

矩阵的定义较为简单，但需要我们掌握其基本概念和术语。

矩阵的运算包括：矩阵的加法、矩阵的乘法等。

矩阵的加法和乘法是两种基本的矩阵运算，我们需要熟练掌握其定义和运算法则，并能够应用到实际问题中。

三、向量及其运算向量是线性代数中的重要概念，其运算方法也是考研数学一大纲中的重点内容。

向量的概念包括：向量的定义、向量的运算等。

向量的定义是关于n维向量的，其中n表示向量的维数。

向量的定义较为简单，但需要我们理解其本质和特点。

向量的运算包括：向量的加法、向量的数乘、向量的内积和外积等。

掌握这些运算方法对于解题非常重要，需要注意运算规则和性质。

四、线性相关与线性无关线性相关与线性无关是线性代数中的一个重要概念，其在解决线性方程组和矩阵求逆等问题时经常用到。