线性代数与工程管理
工程管理硕士数学考点
工程管理硕士数学考点
工程管理硕士数学考点：掌握核心知识点，轻松应对考试
一、工程管理硕士数学概述
工程管理硕士（Master of Engineering Management，简称MEM）数学主要考察考生的数学基础和应用能力，旨在选拔具备较强数学素养和管理潜能的人才。
数学成绩在整体评分中占有一定比重，因此考生需要对数学考点有深入了解，才能在考试中取得优异成绩。
二、工程管理硕士数学考试内容
1.高等数学：包括函数、极限、导数、积分、微分方程等基本概念和运算方法。
2.线性代数：涉及矩阵、行列式、线性方程组、特征值与特征向量等基本概念和求解方法。
3.概率论与数理统计：主要包括概率分布、随机变量、方差、协方差、相关系数等基本概念及应用。
4.数学建模：考查考生运用数学知识解决实际问题的能力，如微分方程模型、概率论模型、线性规划模型等。
三、应对策略与建议
1.吃透教材：考生需要对教材中的基本概念、公式、定理和典型例题有深入了解，掌握解题方法。
2.强化训练：通过大量练习，提高解题速度和正确率。
重点关注历年真题和模拟题，总结经验教训。
3.查漏补缺：在复习过程中，要不断检查自己的知识体系，找出薄弱环节，有针对性地进行强化训练。
4.合理安排时间：制定合理的学习计划，确保每个科目都能得到充分复习。
在考试中，合理分配答题时间，先易后难。
5.调整心态：保持良好的心态，克服焦虑和紧张，相信自己的能力。
总之，工程管理硕士数学考试并非难以应对，只要考生能够扎实掌握基础知识，勤加练习，相信在考试中一定能取得理想的成绩。
工程管理本科课程安排方案
工程管理本科课程安排方案引言工程管理是一个跨学科的专业，涵盖了工程、管理和商业知识。
在当今社会，工程管理专业的需求越来越大，因而对于本科工程管理课程安排的合理性和完备性有着更高的要求。
本文将结合近年来工程管理专业发展的趋势，提出一套完整的本科课程安排方案。
一、课程目标和特点1. 课程目标本科工程管理课程的目标是培养学生具备扎实的工程技术、优秀的管理能力和出色的团队合作精神，能够在工程管理领域中胜任各类工作。
2. 课程特点本科工程管理课程的特点是注重理论与实践相结合，紧跟工程管理领域最新的发展动态和趋势，引导学生培养创新意识和实践能力。
二、课程设置1. 基础课程（1）高等数学（2）工程力学（3）材料力学（4）线性代数（5）物理学（6）工程制图2. 专业课程（1）工程管理概论（2）项目管理（3）风险管理与决策（4）成本管理（5）质量管理（6）供应链管理（7）工程经济学（8）工程法规（9）建筑工程管理（10）机械工程管理（11）电气工程管理（12）环境工程管理（13）信息技术在工程管理中的应用（14）创新与创业3. 实践课程（1）实习课程：在知名工程管理企业或机构进行实习，学生通过实际工作经验加深对工程管理理论的理解。
（2）毕业设计：以实际工程项目为背景，要求学生全面运用所学知识，对工程管理的某一具体问题进行研究与分析，并提出解决方案。
三、课程教学方法1. 理论课教学理论课程以讲授与学生讨论相结合，注重学生思维的激发和创新能力的培养，教师应主动引导学生积极参与。
2. 实践教学实践教学包括实验课、实习课和毕业设计。
实验课要求学生通过实际操作掌握工程管理技术；实习课要求学生在实践中灵活运用所学理论并取得实际成果；毕业设计要求学生能够运用所学知识解决实际问题。
3. 网络教学在现代信息技术的支持下，应用网络教学手段可以改变传统的面对面授课模式，实现信息的共享与交流。
四、课程评估1. 考核方式课程考核应综合使用笔试、实验报告、课堂讨论、作业、论文和实习评价等方式，全面评估学生的学习成绩。
线性代数(经管类)试题
全国2013年10月高等教育自学考试线性代数(经管类)试题课程代码：04184请考生按规定用笔将所有试题的答案涂、写在答题纸上。
说明：在本卷中，A T 表示矩阵A 的转置矩阵，A *表示矩阵A 的伴随矩阵，E 是单位矩阵，|A |表示方阵A 的行列式，r(A )表示矩阵A 的秩.选择题部分注意事项：1. 答题前，考生务必将自己的考试课程名称、姓名、准考证号用黑色字迹的签字笔或钢笔填写在答题纸规定的位置上。
2. 每小题选出答案后，用2B 铅笔把答题纸上对应题目的答案标号涂黑。
如需改动，用橡皮擦干净后，再选涂其他答案标号。
不能答在试题卷上。
一、单项选择题(本大题共5小题，每小题1分，共5分)在每小题列出的四个备选项中只有一个是符合题目要求的，请将其选出并将“答题纸”的相应代码涂黑。
错涂、多涂或未涂均无分。
1．设行列式1122a b a b =1，1122a c a c =-2，则111222a b c a b c ++=A ．-3B ．-1C ．1D ．32．设矩阵A =1001021003⎛⎫ ⎪⎪⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭，则A -1= A ．001020300⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭B ．100020003⎛⎫⎪ ⎪ ⎪⎝⎭C ．300020001⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭D ．003020100⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭3．设A 为m ×n 矩阵，A 的秩为r ，则 A ．r =m 时，Ax =0必有非零解B ．r =n 时，Ax =0必有非零解C ．r<m 时，Ax =0必有非零解D ．r<n 时，Ax =0必有非零解4．设4阶矩阵A 的元素均为3，则r(A )= A ．1 B ．2 C ．3D ．45．设1为3阶实对称矩阵A 的2重特征值，则A 的属于1的线性无关的特征向量个数为 A ．0 B ．1 C ．2D ．3非选择题部分注意事项：用黑色字迹的签字笔或钢笔将答案写在答题纸上，不能答在试题卷上。
线性代数经管类知识点
线性代数经管类知识点线性代数在经管类学科中具有重要的地位，其涉及的知识点对于分析、建模和解决管理问题具有重要的作用。
本文将介绍一些线性代数在经管类学科中常用的知识点，并探讨其应用。
应用于经管类学科的线性代数知识主要包括矩阵运算、线性方程组的求解以及向量空间的理解。
我们将逐一进行阐述。
1. 矩阵运算：矩阵是一个重要的线性代数工具，在经管类学科中广泛应用于数据的存储和计算。
矩阵的加法、减法和乘法运算能够对数据进行处理和分析。
例如，在经济学中，我们可以通过矩阵乘法来计算不同经济指标的加权平均值，从而对经济状况进行评估。
此外，矩阵的转置运算也可以用于解决一些经济和管理问题，例如对投资组合的评估与优化。
2. 线性方程组的求解：线性方程组是经管类学科中常见的数学模型。
通过线性代数的方法，我们可以求解线性方程组，从而得到方程组的解析解或数值解。
这对于经济学中的均衡分析和管理学中的约束优化问题具有重要的作用。
同时，我们还可以通过求解线性方程组来进行数据拟合和趋势预测，帮助企业做出决策。
3. 向量空间的理解：向量空间是线性代数中的一个重要概念，它描述了向量的线性组合和向量之间的相对位置关系。
在经管类学科中，我们经常遇到多个变量之间的关系，例如市场需求与供给的关系、公司利润与销售额的关系等。
通过将变量转化为向量，我们可以使用向量空间的理论和方法来分析这些关系。
例如，我们可以通过求解向量的线性相关性来检验变量之间的相关性，从而评估市场需求的变化对供给的影响，或者评估公司销售额的变化对利润的影响。
除了以上提到的知识点，线性代数在经管类学科中还有其他重要的应用。
例如，特征值和特征向量的分析可以用于研究矩阵的稳定性和动态系统的行为。
奇异值分解可以用于降维和数据压缩，从而提取关键信息。
矩阵的逆可以用于求解逆问题，例如在金融学中用于对冲或风险管理。
总之，线性代数在经管类学科中扮演着不可或缺的角色。
通过掌握矩阵运算、线性方程组求解和向量空间的理解，我们能够更好地理解和分析经济和管理问题。
线性代数在工程技术中的应用 案例解析
线性代数在工程技术中的应用案例解析一、简介线性代数是数学中的一个重要分支，它的应用十分广泛，尤其在工程技术领域中发挥着重要的作用。
本文将通过几个具体的案例，探讨线性代数在工程技术中的应用，并进行详细的解析。
二、案例一：图像处理中的矩阵变换在图像处理领域，矩阵变换是一项常用的技术。
例如，通过线性代数中的矩阵乘法运算，可以实现图像的旋转、平移、缩放等操作。
假设我们有一张图片，我们可以将其表示为一个二维矩阵，每个像素点对应矩阵中的一个元素。
通过对这个二维矩阵进行线性代数运算，我们可以实现对图像的各种变换操作。
以旋转为例，我们可以通过构造旋转矩阵，将原始图像进行旋转，从而得到新的图像。
这样的应用不仅可以用于图像处理软件，还可以应用于计算机游戏、计算机图形学等领域。
三、案例二：机器学习中的线性回归在机器学习中，线性回归是一个重要的算法。
线性回归可以用于建立输入变量与输出变量之间的线性关系模型。
这个模型可以通过线性方程来表示，其中输入变量和输出变量都可以表示为向量形式。
线性回归的目标是找到最佳拟合的线性方程，从而实现对未知数据的预测。
在实际应用中，线性回归可以用于预测房价、股票价格、销售额等各种实际问题。
线性回归利用线性代数中的矩阵运算方法，通过求解最小二乘法问题，得到最佳的回归参数。
四、案例三：控制系统中的状态空间法在控制系统中，状态空间法是一种常用的分析与设计方法。
状态空间模型可以用线性代数中的矩阵形式来表示。
通过将系统的状态、输入、输出表示为向量形式，并通过状态方程和输出方程来描述系统的动态行为，可以利用线性代数方法分析系统的稳定性、可控性、可观测性等特性，并进行系统控制器的设计与优化。
这种方法广泛应用于电力系统、机械系统、飞行器控制等领域。
五、案例四：密码学中的线性代数在密码学中，线性代数常常用来构造密码算法。
例如，RSA加密算法中，使用了大数的乘法和模运算，这是线性代数中的矩阵乘法与模运算的扩展。
线性代数在工程中的应用实例
第7章在科技及工程中的应用实例 (1)7.1 由拉压杆组成的桁架结构 (1)7.2 格型梯形滤波器系统函数的推导 (1)7.3 计算频谱用的DFT矩阵 (2)7.4 显示器色彩制式转换问题 (4)7.5 人员流动问题 (5)7.6 二氧化碳分子结构的振动频率 (5)7.7 二自由度机械振动 (6)7.8 FIR数字滤波器最优化设计[12] (8)7.9 弹性梁的柔度矩阵 (9)7.10 用二次样条函数插值5个点 (11)7.11 飞行器三维空间运动的矩阵描述 (12)7.12 金融公司支付基金的流动 (14)7.13 质谱图实验结果分析 (15)7.14 用特征方程解Fibonacci数列问题 (16)7.15 简单线性规划问题 (18)第7章 在科技及工程中的应用实例7.1 由拉压杆组成的桁架结构由13根拉压杆件组成的桁架结构，如图7-1所示，13个平衡方程已给出，它们来自6个中间节点，每个节点有x,y 两个方向的平衡方程，还有一个整体结构的y 方向平衡方程。
现求其各杆所受的力。
解：按照题给方程组改写成矩阵形式，令112211cos 14/16^214^20.6585cos 16/16^216^20.7071sin 16/16^214^20.7526k k k θθθ==+===+===+=列方程时假设各杆的受力均为拉力，其相应的方程组及化为矩阵后的形式为： 22122634152121335718438910156935211721112123813211F +k F =0 k 100000000000-F +F =0 0-F =2000F +k F -k F =0k F +F +k F =-1000F +k F -F =0 k F +F = -500F -k F -F =0 F +k F = 4000k F -F =0, k F +F =-500F +k F = 2000F +k F =0⎫⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⇒⎬⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭2123131322321000100000000010000000000-k 001k 00000000k 0 10k 00000000000-1001k 000000000000k 100000000-k -100010000000k 00010000000000-1000k 000000000000k 100000000k 000100000000000k 01⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎦12345678910111213F 0F 0F 2000F 0F -1000F 0F -500(7.1.1)0F 4000F 0F -500F 2000F 0F ⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎥⎢⎥⎢⎥⎥⎢⎥⎢⎥⎥⎢⎥⎢⎥⎥⎢⎥⎢⎥⎥⎢⎥=⎢⎥⎥⎢⎥⎢⎥⎥⎢⎥⎢⎥⎥⎢⎥⎢⎥⎥⎢⎥⎢⎥⎥⎢⎥⎢⎥⎥⎢⎥⎢⎥⎥⎢⎥⎢⎥⎥⎢⎥⎢⎥⎥⎢⎥⎢⎥⎥⎣⎦⎣⎦ 将它看作A*F=B ，编成的程序为pla701，核心语句为给A,B 赋值，再求F=A\B ，结果为：F=[ -7236; 5117; 2000; -6969; 2812; 5117; -4883; -3167; 1883; 6969; -6906; 4383; 4883 ]其中负号表示杆受的是压力。
工程数学与线性代数
工程数学与线性代数工程数学与线性代数是工程专业中非常重要的一门课程，它为我们提供了解决实际问题、优化工程设计和分析工程系统的数学工具。
在本文中，我们将探讨工程数学与线性代数的基本概念、应用以及与工程实践的关系。
一、基本概念1.1 工程数学工程数学是指将数学理论和方法应用于工程问题中的学科。
它涉及到微积分、离散数学、概率与统计、数值计算等多个领域。
工程数学的主要目的是通过建立数学模型来描述和分析工程问题，进而得出科学、系统和准确的解决方案。
1.2 线性代数线性代数是代数学的一个分支，研究向量、矩阵、线性方程组等内容。
在工程数学中，线性代数起到了重要的作用。
通过使用线性代数的方法，我们可以对工程问题进行建模、求解和分析。
二、应用领域2.1 信号处理在通信领域，信号处理是一个重要的应用方向。
通过运用线性代数的知识，我们可以对信号进行采样、量化、编码等处理，实现信号的传输和处理。
此外，线性代数的变换方法还能够提取信号的特征，实现数据的降维和压缩。
2.2 随机模型在工程领域中，许多问题都具有不确定性和随机性。
通过采用概率与统计的方法，我们可以建立随机模型，预测和分析各种不确定因素对工程系统的影响。
线性代数则提供了解决随机模型的理论基础，通过求解线性方程组或矩阵运算，可以得到随机模型的解析解或数值解。
2.3 控制系统控制系统是工程中广泛应用的一种工具，用于控制、调节和优化工程系统的运行。
线性代数为控制系统的建模和分析提供了重要的数学工具。
通过线性代数中的矩阵和向量运算，我们可以描述控制系统的状态和输入，分析系统的稳定性、可控性和可观性，并设计合适的控制策略。
三、与工程实践的关系工程数学与线性代数是理论和实践的桥梁，它们的应用对于工程实践有着重要的意义。
3.1 工程问题的建模与求解通过运用工程数学和线性代数的知识，我们可以将实际工程问题抽象成数学模型，并应用数学方法对其进行求解。
这种建模和求解的过程不仅能够提高问题分析的准确性和系统性，还可以减少工程试错的成本和时间。
工程管理硕士数学考点
工程管理硕士数学考点工程管理硕士数学考点是研究生入学考试中的重要部分，它旨在考察考生对数学基础知识的掌握程度以及运用数学知识解决实际问题的能力。
数学考点不仅对工程管理专业至关重要，同时也是其他相关专业的基础课程。
本文将分析工程管理硕士数学考点的具体内容，并提供一些备考策略，以帮助考生提高数学考点的可读性与实用性。
一、工程管理硕士数学考点的背景和重要性随着我国经济的快速发展，工程管理专业越来越受到重视。
数学作为工程管理专业的基础课程，对学生的专业素养和实际应用能力具有重要意义。
在研究生入学考试中，数学考点占据较大比重，因此考生需要充分重视数学的学习。
二、工程管理硕士数学考点的具体内容1.初等代数：包括实数、复数、代数式、方程与不等式、集合与关系等基本概念。
2.微积分：涵盖函数、极限、导数、积分、微分方程等基本概念和性质。
3.概率论与数理统计：涉及概率分布、随机变量、数学期望、方差、协方差等基本概念，以及参数估计、假设检验等统计方法。
4.线性代数：包括矩阵、行列式、线性方程组、特征值与特征向量等基本概念和性质。
5.数学建模与应用：将数学知识应用于实际问题，如优化问题、动态规划、概率论模型等。
三、针对工程管理硕士数学考点的备考策略1.制定学习计划：根据自己的实际情况，合理安排学习时间，确保每个考点都能得到充分学习。
2.选择合适的学习资料：结合大纲，挑选适合自己水平的教材和辅导书籍。
3.强化练习与总结：通过大量练习，熟练掌握解题方法，并及时总结经验教训。
4.参加模拟考试与培训班：模拟真实考试环境，提高应试能力，同时可以报名参加相关培训班，获取专业指导。
四、提高数学考点的可读性与实用性1.理解题目的背景和应用场景：在学习过程中，要关注数学知识的实际应用，加深对题目的理解。
2.掌握解题方法和技巧：熟练运用各类解题方法，提高解题效率。
3.注重数学与实际问题的结合：将所学知识应用于实际问题，提高数学考点的实用性。
管理科学与工程中的高等数学问题
管理科学与工程中的高等数学问题
在管理科学与工程中，高等数学问题主要涉及到以下几个方面：
1. 最优化问题：这是管理科学与工程中最常见的高等数学问题。
它涉及到如何找到一组变量的最优值，使得某个函数达到最小或最大。
例如，在供应链管理中，高等数学可以通过最优化模型帮助企业找到最优的供应商和运输策略。
2. 概率与统计：管理科学与工程中经常需要处理不确定性和风险，这就需要用到概率与统计的知识。
例如，通过统计分析，可以对市场趋势进行预测，从而做出更好的商业决策。
3. 线性代数：线性代数在管理科学与工程中也有广泛应用。
例如，投入产出分析、系统建模等方面都需要用到线性代数的知识。
4. 微分方程与积分方程：这些方程在描述管理科学与工程中的动态系统时非常有用，例如描述库存变化、人口增长等。
5. 数值分析：对于一些不能直接求解的数学问题，数值分析提供了各种数值计算方法来近似求解。
这在管理科学与工程中也很常见，例如在模拟市场趋势时就需要用到数值分析的知识。
总的来说，高等数学为管理科学与工程提供了强大的分析工具，使得复杂的管理问题能够得到更好的解决。
线性代数在工程问题中的应用与优化
线性代数在工程问题中的应用与优化线性代数是数学中的重要分支，广泛应用于各个领域，包括工程领域。
在工程问题中，线性代数可以用来优化和解决许多实际问题。
本文将介绍线性代数在工程问题中的应用和优化方法。
首先，线性代数在工程问题中的一个重要应用是矩阵运算。
矩阵是线性代数中最基本的概念之一，它可以用来描述多个变量之间的线性关系。
在工程领域中，矩阵运算广泛应用于数据处理、信号处理、图像处理等方面。
例如，在数据处理中，可以使用矩阵运算来进行数据压缩、降维和分类等操作；在信号处理中，可以使用矩阵运算来进行滤波和降噪等操作；在图像处理中，可以使用矩阵运算来进行图像增强和特征提取等操作。
通过矩阵运算，可以高效地处理大量的数据和信号，从而优化工程问题的解决过程。
其次，线性代数在工程问题中的另一个重要应用是线性方程组的求解。
工程问题中经常会遇到多个变量之间的线性关系，通过求解线性方程组可以得到这些变量的解。
线性代数中有许多方法可以用来求解线性方程组，例如高斯消元法、LU分解法、迭代法等。
这些方法可以通过矩阵运算实现，可以高效地求解大规模的线性方程组。
在工程领域中，线性方程组的求解在模拟计算、系统控制、电路分析等方面具有重要的意义。
通过求解线性方程组，可以得到系统的稳定性、响应特性和性能指标等信息，从而优化工程设计和控制过程。
此外，线性代数在工程问题中还可以应用于矩阵特征值和特征向量的计算。
特征值和特征向量是描述矩阵性质和变换特性的重要概念。
在工程领域中，通过计算矩阵的特征值和特征向量，可以得到系统的固有频率、振动模态和稳定性等信息。
这对于结构动力学、电力系统稳定性、图像处理等方面具有重要的应用。
通过优化矩阵的特征值和特征向量的计算方法，可以高效地分析和优化工程问题。
另外，线性代数在工程问题中还可以应用于最优化问题。
最优化是工程领域中常见的问题之一，其目标是在给定的约束条件下，找到使某个指标达到最优的解。
线性代数中的优化方法，如线性规划、凸优化等，可以帮助解决工程问题中的最优化问题。
论述高等数学在建筑工程管理中的应用
高等数学在建筑工程管理中的应用一、概述在现代社会中，建筑工程管理是一个复杂而又关键的领域，而高等数学作为一门重要的学科，在建筑工程管理中也发挥着非常重要的作用。
本文将从数学在建筑工程中的应用角度出发，论述高等数学在建筑工程管理中的重要性。
二、高等数学在建筑设计中的应用1. 计算建筑结构的稳定性建筑结构的稳定性计算是建筑设计中非常关键的一环。
在这方面，高等数学中的微积分和线性代数等知识被广泛应用。
微积分可以帮助建筑师计算复杂结构的受力情况，而线性代数则可以用来进行多变量方程组的求解，从而得出准确的结构稳定性分析结果。
2. 优化建筑设计方案在建筑设计过程中，需要对建筑结构进行优化，使其在满足稳定性的前提下尽可能减少材料的使用，从而节约成本。
在这个过程中，高等数学中的最优化理论被广泛应用。
最优化理论可以帮助设计师对结构进行参数化，从而寻找最优的设计方案。
三、高等数学在工程施工中的应用1. 施工进度的计算在建筑工程管理中，需要对施工进度进行严格控制，以保证工程能够按时完工。
在这方面，高等数学中的微积分和统计学等知识被广泛应用。
微积分可以帮助工程师计算工程中各个阶段的施工量，而统计学则可以用来对施工进度进行预测和分析。
2. 资源的优化配置在工程施工过程中，需要对各种资源进行合理的配置，以保证工程的顺利进行。
在这个过程中，高等数学中的线性规划和优化理论等知识被广泛应用。
线性规划可以帮助工程师对资源进行有效的分配，而优化理论则可以帮助工程师寻找最优的资源配置方案。
四、高等数学在工程质量控制中的应用1. 质量控制的统计分析在建筑工程管理中，需要对工程质量进行严格的控制，以确保工程符合相应的标准和要求。
在这方面，高等数学中的概率论和统计学等知识被广泛应用。
概率论可以帮助工程师对工程质量进行风险分析，而统计学则可以帮助工程师对检测数据进行科学的分析和判断。
2. 质量改进的数据分析在工程质量管理中，需要对工程的质量进行持续改进。
工程管理硕士数学考点
工程管理硕士数学考点（最新版）目录1.工程管理硕士的数学考点概述2.工程管理硕士数学考试的主要内容3.工程管理硕士数学考试的备考策略正文【1.工程管理硕士的数学考点概述】工程管理硕士（Master of Engineering Management，简称 MEM）是近年来我国逐渐兴起的一种硕士研究生类型，旨在培养具备工程技术知识和管理能力的复合型人才。
数学作为工程技术和管理的基础学科，在工程管理硕士的考试中占据着重要地位。
本文将对工程管理硕士数学考点进行分析，以帮助考生更好地备考。
【2.工程管理硕士数学考试的主要内容】工程管理硕士数学考试主要包括以下几个方面的内容：（1）微积分：微积分是工程管理硕士数学考试的重点内容，主要涉及一元函数微分学、一元函数积分学、多元函数微分学、重积分、无穷级数等。
（2）线性代数：线性代数主要涉及向量代数、矩阵运算、线性方程组、特征值与特征向量等内容，是工程管理硕士数学考试的另一个重要部分。
（3）概率论与数理统计：概率论与数理统计部分主要涉及随机事件与概率、随机变量、数字特征、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验等内容。
【3.工程管理硕士数学考试的备考策略】针对工程管理硕士数学考试的主要内容，考生可以采取以下策略进行备考：（1）系统学习基础知识：考生需要对微积分、线性代数、概率论与数理统计等基础知识进行系统学习，确保对基本概念、定理、公式等有清晰的认识。
（2）多做练习题和模拟试题：通过做练习题和模拟试题，考生可以检验自己的学习成果，查漏补缺，提高解题能力。
（3）参加培训课程和讨论学习小组：参加培训课程和讨论学习小组可以帮助考生更好地理解数学知识点，提高解题技巧。
（4）合理安排时间，调整心态：备考过程中，考生需要合理安排时间，确保各科目平衡发展。
同时，保持良好的心态，积极应对考试。
总之，工程管理硕士数学考试涉及的内容较为广泛，考生需要对基础知识进行系统学习，并通过做题、参加培训等方式不断提高自己的解题能力。
线性代数在工程中的应用3000字
线性代数在工程中的应用3000字
线性代数是工程学中不可或缺的重要一环，在互联网行业中，线性代数经常被用来处理复杂的数据结构问题，它是互联网界最基础的思维模型之一，被广泛用于网上应用、搜索引擎和机器学习系统等数字信息基础设施。
线性代数在互联网行业中最大的作用是网络建模。
以搜索引擎为例，搜索引擎内部会通过各种数学方法构建出一个复杂的网络模型，从而生成搜索结果排名更加合理，而这其中就牵扯到复杂数学方法，其中就包括了线性代数部分，而利用这些数学方法能够让搜索引擎更加清晰地定位搜索有关语义类别，寻找更准确的匹配结果。
线性代数在互联网行业也帮助实现各种机器学习的方案。
机器学习可以通过大量的例子自动学习模式，作为特征，每一个特征都可以用线性代数的方法表达，以此加以操作，可以使机器的学习能力更加强大。
如图像处理中的图像识别，就可以用线性代数表示出来，机器学习系统便可以与图像中的每一个像素进行处理，从而得出更加合理和更准确的判断结果。
此外，线性代数也可以用于数据分析、个性化推荐系统研究，当用户信息根据不同因素被划分为多个集群时，可以用线性代数的方法进行分析，从而解决个性化推荐系统的问题；在大数据领域，如果要对数据进行更有效的分析，线性代数会帮助我们更加快速准确地得出计算结果。
总的来说，线性代数在互联网行业的优势十分明显，它不仅拓展了互联网等技术领域，而且它的应用把数学内容从抽象上贴近到科学应用，帮助人们在实际生活中更加直接得到线性
代数有助于解决大量实际问题的益处，展现了线性代数对互联网行业广泛应用的巨大潜力。
《线性代数》课程教学大纲(经济管理类)
《线性代数》课程教学大纲一、课程基本信息二、课程教学目标《线性代数》是学生所必备的基础理论知识和重要的数学工具。
它的主要目的和任务是通过本课程的教学，使学生了解和掌握行列式、矩阵、线性方程组、二次型等基本概念，基本原理理论和基本计算方法，并具有熟练的矩阵运算能力和用矩阵方法解决实际问题的能力，同时使学生的抽象思维能力和数学建模能力受到一定的训练。
本课程主要教学内容包括行列式、矩阵、向量的线性相关性，线性方程组，矩阵的特征值，二次型等。
另外，有关的习题课、应用线性代数知识解决实际问题的数学建模课也是教学的重要部分。
1．学好基础知识。
理解和掌握课程中的基本概念和基本理论，知道它的数学思想方法、意义和用途，以及它与其它概念、规律之间的联系。
2．掌握基本技能。
能够根据性质法则、公式正确地进行运算。
能够根据不同问题的情景，寻求和设计合理简捷的运算途径。
3．培养思维能力。
能够对研究的对象进行观察、比较、抽象和概括。
能运用课程中的概念、定理及性质进行合乎逻辑的推理。
能对计算结果进行合乎实际的分析、归纳和类比。
4．提高解决实际问题的能力。
能够将本课程与相关课程有机地联系起来，提出并解决相关学科中与本课程有关的问题。
能够自觉地运用所学的知识方法理念去观察生活，建立简单的数学模型，提出和解决生活中有关的数学问题。
三、教学学时分配《线性代数》课程理论教学学时分配表四、教学内容和教学要求第一章行列式（10）（一）教学要求通过本章相关内容的学习，了解行列式的概念；理解克莱姆法则,并且会用克莱姆法则解相应的方程组；掌握行列式的性质和行列式的展开定理，及正确计算行列式。
（二）教学重点与难点教学重点：n阶行列式的性质，行列式按行（列）展开定理教学难点：n阶行列式的计算（三）教学内容第一节排列与逆序数1．n阶排列及奇（偶）排列的定义2．逆序数第二节 n阶行列式1．二阶、三阶行列式的定义2．n阶行列式的定义3. 一些特殊的n阶行列式计算第三节行列式性质1．行列式的性质2．利用行列式性质计算行列式第四节行列式按行（列）展开1. 余子式2. 行列式按行（列）展开法则3. 范德蒙行列式第五节克莱姆法则本章习题要点：1．n阶行列式的计算2．行列式按行（列）展开3．用克莱姆法则解相应方程组第二章矩阵及其运算（8学时）（一）教学要求通过本章内容的学习，使学生了解单位矩阵、对角矩阵、上（下）三角矩阵、对称矩阵与反对称矩阵的概念以及它们的性质，理解矩阵以及逆矩阵的概念。
线性代数在经济管理中的应用[终稿]
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线 性 代 数 在 经济 管 理 中 的 应 用提要 线性代数理论有着悠久的历史和丰富的内容。
随着科学技术的发展，特别是电子计算机使用的日益普遍，作为重要的数学工具之一，线性代数的应用已经深入到了自然科学、社会科学、工程技术、经济、管理等各个领域。
本文将举出几个其在经济管理中应用的例子来展示线性代数的应用之广泛性。
关键词 线性代数 矩阵 投入产出 经济应用虽然我们在学习线性代数这门课，可不免有的同学要问这门课究竟应用于生活中的哪一方面？其实由于我们是属于经济管理方面的专业，因此我们学习线性代数是为日后学习运筹、管理及一些经济类课程打基础。
而关于其在经济管理中应用包括投入产出，下面我将举出几个应用例子来说明。
投入产出模型是研究一个经济系统各部门之间“投入”月“产出”关系的线性模型，其可应用于微观经济系统，也可应用于宏观经济系统的综合平衡分析。
例：某厂生产三种成品，每件产品的成本及每季度生产件数已知。
试提供该厂每季度在每种产品上的成本表。
成本矩阵为M ，年季度产量为P ，且M=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡15.020.010.025.040.030.015.030.010.0，P=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡6000600062005800220024002800020004000450045004000则将M 和P 相乘，得到的矩阵设为Q ，Q 的第一行、第一列元素为Q （1,1）=0.1*4000+0.3*2000+0.15*5800=1870Q=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡174018301940167035803810402034501960207022201870不难看出，Q 表示了夏季消耗的原材料总成本。
从线性变换的角度看，Q 矩阵把以件数为单位的产品空间映射到了以元为单位的成本空间。
而在对资源利用问题的研究应将资源利用的优化建模和投入产出分析结合起来。
其对传统的投入产出模型进行改造，加入新的项目内容，即资源项目。
工程管理硕士数学考点
工程管理硕士数学考点摘要：一、前言二、工程管理硕士简介三、数学在工程管理中的应用四、主要数学考点1.微积分2.线性代数3.概率论与数理统计4.数值分析五、备考建议正文：【前言】工程管理硕士作为我国高等教育的重要组成部分，旨在培养具备工程技术、管理学和经济学等多方面知识的高层次复合型人才。
数学作为工程管理的基础学科，对于提高工程管理专业素质具有重要意义。
本文将对工程管理硕士数学考点进行梳理和分析，以帮助考生更好地备考。
【工程管理硕士简介】工程管理硕士，简称MEM，是为适应我国经济建设和社会发展需要，培养具备工程技术、管理学和经济学等多方面知识的高层次复合型人才。
工程管理硕士主要研究工程项目的规划、设计、实施、运营等各个环节的管理和技术问题，涉及领域广泛，包括建筑、土木、市政、能源、环境等。
【数学在工程管理中的应用】数学在工程管理中具有广泛的应用，例如在项目进度管理、成本管理、质量管理等方面，都需要运用数学方法和模型进行分析和优化。
此外，在工程项目的风险评估、决策支持等方面，也需要运用概率论、数理统计等数学知识。
因此，掌握一定的数学知识对于工程管理硕士而言至关重要。
【主要数学考点】1.微积分微积分是工程管理硕士数学考试的重要内容，主要涉及函数、极限、导数、积分等知识点。
在工程管理中，微积分常用于优化问题、求极值、曲线拟合等。
2.线性代数线性代数在工程管理中的应用广泛，如矩阵运算、线性方程组求解、特征值与特征向量等。
在工程项目中，线性代数可用于描述和分析各种线性关系问题，如结构分析、电路分析等。
3.概率论与数理统计概率论与数理统计在工程管理中的应用主要体现在风险评估、决策分析等方面。
考生需要掌握概率、随机变量、分布、统计量、假设检验等知识点。
4.数值分析数值分析是研究数值方法解决数学问题的学科，如插值、拟合、数值积分、数值微分等。
在工程管理中，数值分析可用于求解复杂数学模型、优化问题等。
【备考建议】针对工程管理硕士数学考试，考生应制定合理的备考计划，分阶段复习各考点，重点突破难点。
线性代数(经管类)重点内容_目录
线性代数（经管类）重点内容目录第一章行列式1.简单的二阶、三阶行列式的计算。
（P3）2.利用行列式的定义计算行列式。
（P9）3.利用行列式的六大性质计算行列式。
（P11）4.利用克拉默法则求解线性方程组。
（P27）第二章矩阵5.矩阵的乘法运算。
（P37）6.矩阵乘法运算规律。
（P41）7.方阵的行列式具有的性质。
（P45）8.方阵的逆矩阵及其具有的性质。
（P48）9.利用矩阵的初等变换求解逆矩阵。
（P66）10.矩阵秩的求法。
（P70）11.利用矩阵求解线性方程组。
（P75）第三章向量空间12.线性表示。
（P83）13.线性相关和线性无关的性质与证明。
（P88）14.求向量组的极大无关组。
（P94）15.向量组的秩具有的性质。
（P97）16.求向量组的秩。
（P99）17.求向量空间的基与维数。
（P106）第四章线性方程组18.齐次线性方程组的性质。
（P110）19.求解齐次线性方程组。
（P114）20.非齐次线性方程组解的判别定理。
（P119）21.非齐次线性方程组的求通解方法。
（P120）第五章特征值与特征向量22.特征值与特征向量的定义求法。
（P129）23.特征值与特征向量的一些重要结论。
（P131）24.特征值的性质。
（P132）25.求特征值与特征向量的一般方法。
（P133）26.方阵相似具有的性质。
（P138）27.求向量内积。
（P146）28.正交矩阵的性质与证明。
（P150）第六章实二次型29.实二次型与矩阵之间的相互转换。
（P164）30.实二次型转化为标准形的方法。
（P166）31.用配方法求实二次型的标准形。
（P168）32.求二次型的规范形。
（P169）33.正定矩阵的判定。
（P173）。
线性代数经管类大一知识点
线性代数经管类大一知识点一、引言线性代数作为经管类大一学生必修的一门数学课程，对于培养学生的抽象思维、计算能力和解决实际问题的能力具有重要意义。
本文将介绍经管类大一线性代数课程的一些重要知识点，帮助学生更好地理解和掌握这门课程。
二、向量与矩阵1. 向量的概念与运算向量是线性代数中最基本的概念之一。
它可以表示空间中的一个点或者一个有方向的量。
向量的加法、数乘和点乘是常见的运算，它们有着重要的应用。
2. 矩阵的概念和基本运算矩阵是线性代数中的另一个重要概念。
矩阵可以看作是一个矩形的数组，它的元素由实数或复数构成。
矩阵的加法和数乘运算是基本的运算，矩阵的乘法与向量的乘法有着密切关系。
三、线性方程组1. 基本概念和解法线性方程组是线性代数中的一个重要内容，它描述了一组线性方程的集合。
通过消元法、高斯消元法和矩阵的逆等方法，可以求解线性方程组的解。
2. 矩阵的秩和行列式矩阵的秩和行列式是线性方程组的求解过程中常见的概念。
矩阵的秩表示矩阵的线性无关的行（列）数，行列式则体现了矩阵的某些性质，例如矩阵是否可逆。
四、向量空间1. 向量空间的定义和性质向量空间是线性代数的核心内容之一。
通过向量的加法和数乘运算，向量空间具有封闭性、交换律、结合律等性质。
学习向量空间可以帮助理解线性代数的抽象性质。
2. 线性相关和线性无关线性相关和线性无关是向量空间中的概念。
学习线性相关和线性无关有助于判断一组向量是否构成向量空间的基底。
五、特征值与特征向量1. 特征值和特征向量的定义特征值和特征向量是矩阵的重要性质。
特征值可以用于衡量矩阵的变化程度，特征向量则表示在该变化下不变的方向。
2. 对角化与相似矩阵对角化是一种特殊的矩阵变换形式，可以将矩阵化简为对角矩阵。
相似矩阵则表示具有相同特征值和特征向量的矩阵。
六、线性代数在经管类学科中的应用线性代数是经管类学科中广泛应用的数学工具。
例如，线性回归模型、投资组合优化和供应链管理等都可以使用线性代数的知识进行建模和解决。
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工程管理与线性代数的“线性相关”
我所学的专业是工程管理，由于学校为工科类石油特色高校，所以我所读的工管与在财经综合类学校的同学不同，他们学习的是经管类工程管理，而本校则为理工类工程管理专业，所以他们的高数为经管类高数且不学习线性代数。
但作为以技术为导向的专业，线性代数与本专业可谓息息相关。
首先说下线性代数所涉及的领域，线性代数理论有着悠久的历史和丰富的内容。
随着科学技术的发展，特别是以矩阵运算为基础的电子计算机使用的日益普遍，作为重要的数学工具之一，线性代数的应用已经深入到了自然科学，社会科学，工程技术，经济，管理等各个领域。
我所说的自然是线性代数在工程技术及管理学中的应用。
一，工程管理的基本介绍；
现代社会的发展趋势是社会分工越来越明确，社会生产越来越精细，专业管理越来越明显，各行如隔山的情形越来越普遍；而另一方面，现代社会生产却越来越要求复合型的人才，即常说的T型人才。
单纯的具有管理技能，或者是单纯的具有工程技术的人才，已经不能适应社会的发展。
工程管理专业出来的我们，正是T型人才的典范，懂技术，又懂得管理，恰好适合社会所需。
有不少人认为工程管理就是一种单纯的管理学科，这是不正确的。
工程管理需要学习的不仅仅是一种管理的思想，同时还要求有一定的工程背景和数学知识。
在这门专业的学习中，应明白一个基本的等式就是“工程管理=工程技术+经济管理”，
工程管理的服务领域涵盖工程项目管理、房地产管理经营、工程投资与造价管理、国际工程承包。
而随着房地产、高铁等众多工程项目的发展，工程管理也越来越关注工程管理信息化的发展。
二，线性代数的内容；
线性代数是为培养我国社会主义现代化建设所需要的高质量人才服务的。
通过本课程的学习，线性代数大致可分为两部分，其一是一算法为主的行列式，线性方程及矩阵的理论，其二是空间论，主要包括线性空间，线性变换，标准型，欧几里得空间，以及与现代计算机技术结合的MATLAB(矩阵工厂)实验等。
工程管理领域中复杂线性方程组的数值求解是经常遇见的问题，而工程管理中的一些多解问题，则可以应用矩阵图法进行求解。
如当生产工序中存在多种不良现象，且它们具有若干个共同的原因时，搞清这些不良现象及产生原因的相互关系，进而把这些不良现象一举消除，助于研制新产品改进老产品的切入点，保证产品的质量特性并提高生产效率等。
又比如在工程技术中，大名鼎鼎的最小二乘算法广泛应用在各个工程领域里被用来把实验中得到的大量测量数据来拟合到一个理想的直线或曲线上，最小二乘拟合算法实质就是超定线性方程组的求解。
在管理中，运筹学的一个重要议题是线性规划，许多重要的管理决策是在线性规划模型的基础上做出的。
而线性规划则要用到大量的线性代数的知识进行处理。
如果掌握了线性代数及线性规划的相关知识，那么就可以将实际生活中的大量问题抽象为线性规划问题，从而得到最优解。
比如，航空运输业就使用线性规划来调度航班，监视飞行及机场的维护运作等；如果作为一个商场的管理者，线性规划可以帮助合理安排各种商品的进货，以达到最大的利润。
从上述可知工程管理专业与线性代数的应用密不可分，线性代数这门课程对提高学生的素养，练习与提高学生的抽象思维能力与逻辑推理能力都有重要
作用。
我学习了线性代数以后，以前高中不敢想的问题竟能迎刃而解，并且极大的开拓了我的视野，n维无穷向量让我大开眼界。
我在查找资料的过程中，发现线性代数在生活中的应用十分广泛，工程技术，经济管理，计算机技术等等离了线代几乎寸步难行，正如瑞典科学家L·戈丁所说“没有掌握线性代数的人简直就是新时代的文盲。
”
虽然，短短八周的线性代数课程已经结束，但作为一名想在工程管理领域有所建树的人，我会在今后的道路上始终保持对线性代数的热情，发扬刻苦钻研的精神，完善个人知识体系，为祖国社会事业发展做出应尽的贡献。
附；线性代数在简化运算中的作用
某商场六月和七月经销的三种商品彩电、空调、冰箱的销售量（台）表（1）及每种
试写出六月和七月此三种商品的进货总额与零售总额表。
但是，如果我们运用线性代数的思想来解决这个问题，则可以得出；
A=200105202
250135300
B=
33.3
56.1
33.5
Y由于总价应是销售量与单价之积，因此，可以设想总价矩阵C是销售量矩阵A与单价矩阵B的乘积。
所以C=17312007.5 23252698.5
从上述例子可以看出，线性代数在解决多变量计算中的方便之处，而这只是线性代数一个非常简单的应用。