如何学习线性代数

1向量很重要。

线生成是一个很耗脑子的过程。无论是行列式、矩阵还是方程，其实都是要研究的向量，可以说线生成的核心是向量和向量关系。只要学好向量这一章，直线生成是没问题的。同时，线代的每一章其实都是一个研究角度，我们在做题的时候往往要从多个角度去思考问题。

不要在课堂上睡觉。

如果前一天晚上睡得太晚，第二天早上网上代课就会变成“催眠课”。因此，有线电视代课学生第二天晚上要早点睡觉，“睡党”要短一些。

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如果觉得上课跟不上老师的思路，请预习。这个预习也是学的。预习时要“把更多的麻烦留给自己”，也就是遇到公式、定理的时候把证明部分遮起来，尽量去思考自己的想法。当然可以根据个人的实际情况进行调整，但是你要尽可能的为自己考虑。

密切注意上课时间。

上课一定要注意听课，不能把线代的学习退化为自学。上课做其他事情会受到老师讲课的影响，那么为什么不好好利用这一个小时四十分钟呢？课堂上老师的一句话可能会让你豁然开朗，所以上课一定要“虚心”，哪怕老师说你会听老师的想法。

线性代数6必考点

一、行列式部分，强化概念性质，熟练行列式求解。

这里需要明确以下几点:行列式对应的是一个数值，是一个实数，可以帮助我们检查一些遗漏的低级错误；行列式的计算方法中常用定义法，比较重要的方法有边加法、数学归纳法和降阶法。

利用行列式的性质，对行列式进行恒等变形，化简后按行或列展开。此外，范德蒙行列式也需要掌握；行列式的考查方法分为低阶数字矩阵和高阶抽象行列式的计算、带参数行列式的计算等。

二、矩阵部分，注意矩阵运算，掌握矩阵秩的应用。

通过对历年真题的分类统计和考点分布，矩阵部分的重点考点集中在逆矩阵、伴随矩阵和矩阵方程，包括伴随矩阵的定义、性质、行列式、逆矩阵和秩，在课堂辅导中会重点讲解。此外，伴随矩阵的矩阵方程以及矩阵与行列式的组合也是学生需要熟练掌握的细节。

涉及到秩的应用，包括矩阵的秩与向量组的秩的关系，矩阵与向量组的等价性。矩阵的秩与方程解的关系分析，需要在理解概念的基础上，通过习题进行系统的总结和巩固。

第三，向量部分，理解相关不相关的概念，灵活判断。

向量组的线性相关问题是向量部分最重要的部分，也是每年考研线性代数必给的考点。如何掌握这部分内容？首先在于对定义概念的理解，然后才是分析判断的重点，就是看是否存在一组全零或非零解的实数对。

基本的线性相关问题也会涉及到类似的问题:向量组线性相关的判断，向量组线性相关的证明，判断一个向量能否用一个向量组线性表示，求向量组和最不相关组的秩，秩的证明，关于矩阵和向量组等价的命题，向量空间相关的命题。