數(shù)2 線性代數(shù)考哪些 數(shù)二考80分容易嗎

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本文導(dǎo)航

• 考研數(shù)學(xué)二考哪些科目好
• 數(shù)二考80分容易嗎
• 考研數(shù)學(xué)二線性代數(shù)多少分
• 線性代數(shù)考研數(shù)學(xué)一二三區(qū)別
• 考研數(shù)學(xué)二都考什么教材
• 數(shù)學(xué)二的線性代數(shù)多久開始復(fù)習(xí)好

考研數(shù)學(xué)二考哪些科目好

數(shù)學(xué)二

　　高等數(shù)學(xué)：同濟(jì)六版高等數(shù)學(xué)中除了第七章微分方程考帶*號的伯努利方程外，其余帶*號的都不考;所有“近似”的問題都不考;第四章不定積分不考積分表的使用;不考第八章空間解析幾何與向量代數(shù);第九章第五節(jié)不考方程組的情形;到第十章二重積分、重積分的應(yīng)用為止，后面不考了。

　　線性代數(shù)：數(shù)學(xué)二用的教材是同濟(jì)五版線性代數(shù)，1-5章：行列式、矩陣及其運算、矩陣的初等變換及其方程組、向量組的線性相關(guān)性、相似矩陣及二次型。

數(shù)二考80分容易嗎

數(shù)二考高等數(shù)學(xué)和線性代數(shù)。

高等數(shù)學(xué)是由微積分學(xué)，較深入的代數(shù)學(xué)、幾何學(xué)以及它們之間的交叉內(nèi)容所形成的一門基礎(chǔ)學(xué)科。主要內(nèi)容包括:極限、微積分、空間解析幾何與線性代數(shù)、級數(shù)、常微分方程。

線性代數(shù)被廣泛地應(yīng)用于抽象代數(shù)和泛函分析中;通過解析幾何，線性代數(shù)得以被具體表示。線性代數(shù)的理論已被泛化為算子理論。由于科學(xué)研究中的非線性模型通?？梢员唤茷榫€性模型，使得線性代數(shù)被廣泛地應(yīng)用于自然科學(xué)和社會科學(xué)中。

考研數(shù)學(xué)二線性代數(shù)多少分

1、行列式

考試內(nèi)容：行列式的概念和基本性質(zhì) 行列式按行（列）展開定理。

2、矩陣

考試內(nèi)容：矩陣的概念、矩陣的線性運算、矩陣的乘法方陣的冪、方陣乘積的行列式、矩陣的轉(zhuǎn)置、逆矩陣的概念和性質(zhì)、矩陣可逆的充分必要條件、伴隨矩陣矩陣的初等變換、初等矩陣矩陣的秩、矩陣的等價、分塊矩陣及其運算。

3、理解逆矩陣的概念，掌握逆矩陣的性質(zhì)以及矩陣可逆的充分必要條件．理解伴隨矩陣的概念，會用伴隨矩陣求逆矩陣。

4、了解矩陣初等變換的概念，了解初等矩陣的性質(zhì)和矩陣等價的概念，理解矩陣的秩的概念，掌握用初等變換求矩陣的秩和逆矩陣的方法。

5、了解分塊矩陣及其運算。

6、向量

考試內(nèi)容：向量的概念、向量的線性組合和線性表示、向量組的線性相關(guān)與線性無關(guān)、向量組的極大線性無關(guān)組、等價向量組向量組的秩、向量組的秩與矩陣的秩之間的關(guān)系、向量的內(nèi)積、線性無關(guān)向量組的正交規(guī)范化方法。

7、線性方程組

考試內(nèi)容：線性方程組的克萊姆（Cramer）法則、齊次線性方程組有非零解的充分必要條件、非齊次線性方程組有解的充分必要條件、線性方程組解的性質(zhì)和解的結(jié)構(gòu)、齊次線性方程組的基礎(chǔ)解系和通解、非齊次線性方程組的通解。

8、矩陣的特征值和特征向量

考試內(nèi)容：矩陣的特征值和特征向量的概念、性質(zhì)相似矩陣的概念及性質(zhì)、矩陣可相似對角化的充分必要條件及相似對角矩陣實對稱矩陣的特征值、特征向量及其相似對角矩陣。

9、二次型

考試內(nèi)容：二次型及其矩陣表示、合同變換與合同矩陣二次型的秩、慣性定理二次型的標(biāo)準(zhǔn)形和規(guī)范形、用正交變換和配方法化二次型為標(biāo)準(zhǔn)形、 二次型及其矩陣的正定性。

擴(kuò)展資料：

線性方程組和向量部分常見的題型有：

1、線性方程組的求解；

2、方程組解向量的判別及解的性質(zhì)；

3、齊次線性方程組的基礎(chǔ)解系；

4、非齊次線性方程組的通解結(jié)構(gòu)；

5、兩個方程組的公共解、同解等問題。

參考資料來源：百度百科-考研數(shù)二大綱

參考資料來源：研招網(wǎng)-19考生如何有效備考考研數(shù)學(xué)線代？

參考資料來源：研招網(wǎng)-2019考研數(shù)學(xué)：線性代數(shù)梳理

線性代數(shù)考研數(shù)學(xué)一二三區(qū)別

線性代數(shù)

一、

行列式

考試內(nèi)容

行列式的概念和基本性質(zhì)

行列式按行（列）展開定理

考試要求

1．了解行列式的概念，掌握行列式的性質(zhì)．

2．會應(yīng)用行列式的性質(zhì)和行列式按行（列）展開定理計算行列式．

二、矩陣

考試內(nèi)容

矩陣的概念

矩陣的線性運算

矩陣的乘法

方陣的冪

方陣乘積的行列式

矩陣的轉(zhuǎn)置

逆矩陣的概念和性質(zhì)

矩陣可逆的充分必要條件

伴隨矩陣

矩陣的初等變換

初等矩陣

矩陣的秩

矩陣的等價

考試要求

1．理解矩陣的概念，了解單位矩陣、數(shù)量矩陣、對角矩陣、對稱矩陣、三角矩陣、反對稱矩陣，以及它們的性質(zhì)．

2．

掌握矩陣的線性運算、乘法、轉(zhuǎn)置，以及它們的運算規(guī)律，了解方陣的冪與方陣乘積的行列式

3．

理解逆矩陣的概念，掌握逆矩陣的性質(zhì)，以及矩陣可逆的充分必要條件，理解伴隨矩陣的概念，會用伴隨矩陣求逆矩陣．

4．了解矩陣初等變換的概念，了解初等矩陣的性質(zhì)和矩陣等價的概念，理解矩陣的秩的概念，掌握用初等變換求矩陣的秩和逆矩陣的方法．

三、向量

考試內(nèi)容

向量的概念

向量的線性組合和線性表示

向量組的線性相關(guān)與線性無關(guān)

向量組的極大線性無關(guān)組

等價向量組

向量組的秩

向量組的秩與矩陣的秩之間的關(guān)系

考試要求

1．理解n維向量的概念、向量的線性組合與線性表示的概念．

2．理解向量組線性相關(guān)、線性無關(guān)的概念，掌握向量組線性相關(guān)、線性無關(guān)的有關(guān)性質(zhì)及判別法．

3．了解向量組的極大線性無關(guān)組和向量組的秩的概念，會求向量組的極大線性無關(guān)組及秩．

4．了解向量組等價的概念，了解矩陣的秩與其行（列）向量組的秩的關(guān)系．

四、線性方程組

考試內(nèi)容

線性方程組的克萊姆(又譯：克拉默)（Cramer）法則

齊次線性方程組有非零解的充分必要條件

非齊次線性方程組有解的充分必要條件

線性方程組解的性質(zhì)和解的結(jié)構(gòu)

齊次線性方程組的基礎(chǔ)解系和通解

非齊次線性方程組的通解

考試要求

l．會用克萊姆法則．

2．理解齊次線性方程組有非零解的充分必要條件及非齊次線性方程組有解的充分必要條件．

3．理解齊次線性方程組的基礎(chǔ)解系、通解及解空間的概念，掌握齊次線性方程組的基礎(chǔ)解系和通解的求法。

4．理解非齊次線性方程組解的結(jié)構(gòu)及通解的概念．

5．會用初等行變換求解線性方程組．

五、矩陣的特征值和特征向量

考試內(nèi)容

矩陣的特征值和特征向量的概念及性質(zhì)

相似變換、相似矩陣的概念及性質(zhì)

矩陣可相似對角化的充分必要條件及相似對角矩陣

實對稱矩陣的特征值、特征向量及相似對角矩陣

考試要求

1．理解矩陣的特征值和特征向量的概念及性質(zhì)，會求矩陣的特征值和特征向量

2．了解相似矩陣的概念、性質(zhì)及矩陣可相似對角化的充分必要條件，會將矩陣轉(zhuǎn)化為相似對角矩陣。

3．了解實對稱矩陣的特征值和特征向量的性質(zhì)

這是2010年的考研大綱，希望對你有用。

考研數(shù)學(xué)二都考什么教材

數(shù)一：高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計。數(shù)二：高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)。數(shù)三：微積分、線性代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計。

數(shù)學(xué)二的線性代數(shù)多久開始復(fù)習(xí)好

數(shù)二線性代數(shù)考二次型。

在考研數(shù)二中，線性代數(shù)一般的考試內(nèi)容都包括行列式、矩陣、向量、線性方程組、 矩陣的特征值和特征向量、二次型。其中二次型算是一個經(jīng)常出現(xiàn)的考點，是需要加強(qiáng)理解和記憶的。

二次型的記憶點：

2、其次，我們需要了解了解二次型的秩和標(biāo)準(zhǔn)形等概念，其中二次型的秩可以通過矩陣的秩加以研究，而標(biāo)準(zhǔn)形要注意區(qū)分是正交變換法下的標(biāo)準(zhǔn)形還僅僅是非退化的線性變換，前者保持特征值不變。

3、二次型最后一個需要注意的考試要點是需要同學(xué)們理解正定二次型和正定矩陣的概念及其判別方法。重點題型有：二次型正定性的判別和證明。這部分歷年試題共出現(xiàn)過十道題目。