1樓：投機士
你好，你專科如果學過可以免考的，具體按照免考規
大學線性代數都學習哪些內容？
2樓：飛雪射鹿笑倚鴛
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。
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。
大學線性代數主要學習如下內容：行列式、矩陣、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。
3樓：百度使用者
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！
請問高數，概率論，線性代數，從零基礎開始，學到大概80分的水平，大概要多長時間？
4樓：導超
最容易的是線性代數，這個自學多看點書沒什麼大問題；
大問題是後
面兩個：高內數和概率論。
容高數內容廣泛，繁雜，內容多，不可能一下子看 完。除非你底子好，看一遍做幾個題就可以達到較高水平，否則在自學的情況下，還是需要很長時間的。
概率論是建立在高數的基礎上的，會用到一些積分之類的只是，也挺難的。
我不知道你是要轉哪個專業，如果是數學專業的話，難度就比較大，沒有個半年達不到80.我說的是全部科目。如果是轉其他的專業，估計就容易許多，大概3個月就ok。
加油吧，孩紙！
5樓：匿名使用者
那得看你高中數學基礎怎麼樣了?藝術生可能高中時沒學好吧,那自學高數就很難了,更別說概率論了,我覺得這三門想要自學到80分的真的很難,因為你沒有數學基礎,學數學很要理解的
6樓：山鬼蒼蒼
用考研教材，多刷題，兩個月差不多了
我要自考線性代數和概率論從哪本書開始看 125
7樓：匿名使用者
我來告訴你，線性代數：同濟大學第五版，高等教育出版社，紫色。 概率論：浙江大學第四版，高等教育出版社，藍色。
建議：先看線性代數，因為相對簡單些。概率論就難多了！
課後習題答案一定要買，除非你不做課後題了。
微積分 線性代數 概率論 先學哪個
8樓：微笑明空
你有來微積分的基礎就好辦了，因自為這幾個裡面最難的bai就是積分了，而且如果
du沒有接觸過微zhi積分，會比較難dao以入門，而且微積分東西太多，積分比微分稍微簡單一點，總體而言微積分是這幾門裡面難度最大的。線性代數是其中最簡單的一個，概率論次之，如果你想自學的話，我建議就用大學裡面的課本。因為高等數學和其他科目不一樣，要花費很大精力和時間的。
順序嘛，從知識的銜接而言，應該是先看微積分，因為在概率論裡面，有一些涉及到微積分的內容，如果沒有微積分基礎，你無法完成概率論的學習。看完微積分，接下來的就好辦了，概率論和高中銜接比較緊密，可以選擇先看，最後看從來沒有接觸過的線性矩陣。這樣的過程應該是比較合理的。
希望能對你有所幫助，祝你自學早日完成！
高等數學的線性代數和 概率論與數理統計難度大嗎
9樓：匿名使用者
各人感覺不一樣吧。我感覺線性代數和概率論要比微積分簡單多了。微積分專
裡面有導數，定積分，不屬定積分，級數，多重積分，微分方程（常微分，偏微分）。
1、線性代數的內容都是線性的，跟小學學的多元一次方程組差不多，只不過方程的數量變多了，未知數的數量變多了。而且研究的方法與以前不同，主要研究係數行列式的性質與解的關係以及解的性質。
2、概率論我不是很熟悉，但是感覺學的時候也不是很難。主要就是排列組合，然後就是一些常用的分佈（如正態分佈等）。
3、高等數學的話一開始是導數，從導數引申到定積分，再到不定積分。這些書上都很簡單，但是做題的時候很煩，很多證明題。級數的問題基本與積分類似，證明很麻煩。
多重積分最困難的地方很多時候在於確定積分範圍。微分方程講的比較少，而且可以求解的微分方程只有那幾種型別，相對還比較簡單的。
10樓：恩惠妮阿加西
高等數學的bai
線性代數du和概率論與數理統計難度相對zhi於剛剛接觸的人，dao難度是比版較大的。
《線性代
權數》包括行列式、矩陣、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。
概率論是研究隨機現象數量規律的數學分支。隨機現象是相對於決定性現象而言的。在一定條件下必然發生某一結果的現象稱為決定性現象。
例如在標準大氣壓下，純水加熱到100℃時水必然會沸騰等。隨機現象則是指在基本條件不變的情況下，每一次試驗或觀察前，不能肯定會出現哪種結果，呈現出偶然性。例如，擲一硬幣，可能出現正面或反面。
隨機現象的實現和對它的觀察稱為隨機試驗。隨機試驗的每一可能結果稱為一個基本事件，一個或一組基本事件統稱隨機事件，或簡稱事件。典型的隨機試驗有擲骰子、扔硬幣、抽撲克牌以及輪盤遊戲等。
數理統計是數學系各專業的一門重要課程。隨著研究隨機現象規律性的科學—概率論的發展，應用概率論的結果更深入地分析研究統計資料，通過對某些現象的頻率的觀察來發現該現象的內在規律性，並作出一定精確程度的判斷和**；將這些研究的某些結果加以歸納整理，逐步形成一定的數學概型，這些組成了數理統計的內容。
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