線性代數(shù)怎么辦 本人線性代數(shù)學(xué)不會怎么辦啊，求助

馬上考線性代數(shù)了，總是考不過,我怎么辦？拿不到學(xué)位證我怎么辦？本人線性代數(shù)學(xué)不會怎么辦啊，求助？我是自考線性代數(shù)的，數(shù)學(xué)基礎(chǔ)不好，行列式我都看不懂了，怎么辦呀，請求指導(dǎo)一二，謝謝？咋辦咋辦，考研數(shù)學(xué)看到線性代數(shù) 看到就煩。怎么辦啊，大一時學(xué)得就不好?？吹揭恍幸涣刑貏e暈？線性代數(shù)，完全不懂怎么辦？這道線性代數(shù)怎么解決？

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• 馬上考線性代數(shù)了，總是考不過,我怎么辦？拿不到學(xué)位證我怎么辦？
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• 我是自考線性代數(shù)的，數(shù)學(xué)基礎(chǔ)不好，行列式我都看不懂了，怎么辦呀，請求指導(dǎo)一二，謝謝！
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• 線性代數(shù)，完全不懂怎么辦
• 這道線性代數(shù)怎么解決？

馬上考線性代數(shù)了，總是考不過,我怎么辦？拿不到學(xué)位證我怎么辦？

先不要考慮能不能拿到學(xué)位證的問題，你最先要考慮的應(yīng)該是如何在你不擅長的學(xué)科下功夫以使其變?yōu)槟闵瞄L的學(xué)科或是至少達到及格的水平。

對于線性代數(shù)的學(xué)習，我個人的感覺是理論知識用處不是很大，因為在做題的過程中只有一少部分才用到純理論知識，大部分習題是一些應(yīng)用很強的技巧去做的。例如求矩陣的逆，求矩陣的特征值特征向量等問題，都是有固定方法的，這些問題幾乎與理論知識無關(guān)。還有一點就是在做線性代數(shù)的題時，一定要重視計算能力，幾乎所有的題都需要很強的計算功底，換句話說就是如果計算不準就幾乎得不到分數(shù)，所以我個人對你的建議就是多做典型題，多練習計算。

最后祝你取得好成績！

本人線性代數(shù)學(xué)不會怎么辦啊，求助

其實行列式你如果坐在那里認真看的話，是不難的，利用網(wǎng)絡(luò)資源或一本參考書，一上午可以看完行列式，矩陣的知識多些，但也不是很難，認真看書，看看人家的總結(jié)，學(xué)下去是沒有問題的，線性代數(shù)不是很難，要相信自己

我是自考線性代數(shù)的，數(shù)學(xué)基礎(chǔ)不好，行列式我都看不懂了，怎么辦呀，請求指導(dǎo)一二，謝謝！

樓主，你好。

我是數(shù)學(xué)專業(yè)的，深知很多人對線性代數(shù)的困惑。數(shù)學(xué)學(xué)習不能光看不做題。特別是線性代數(shù)，其中的行列式必須是有大量習題才能提高成績的，。

學(xué)習數(shù)學(xué)，首先你要把書上的定理和定義看明白，把書上的例題都做一做，爭取全部搞懂。其次你要增加一些課外練習，總結(jié)每一種方法。做題要有效率，不要題海戰(zhàn)術(shù)，做的題目，只要搞懂，然后知道什么類型的題目都是用這樣的方法，下次遇到，就節(jié)省了大量時間。

最后，樓主不要認為自己數(shù)學(xué)基礎(chǔ)差，就對學(xué)好線代失去了信心，過去數(shù)學(xué)差，那只是過去，現(xiàn)在你和別人又都在同一起跑線上，就看誰努力了，行列式的計算大概就六七種方法，樓主找個資料書把他們總結(jié)一下吧，見到行列式的計算，就用這些方法套入，總有一個適合該題目的。

數(shù)學(xué)權(quán)威專家傾情為你解答，歡迎前來求助。

祝樓主學(xué)習越來越順利，。親，滿意請采納，謝謝，謝謝！

咋辦咋辦，考研數(shù)學(xué)看到線性代數(shù) 看到就煩。怎么辦啊，大一時學(xué)得就不好?？吹揭恍幸涣刑貏e暈

您好，歷年來考研數(shù)學(xué)大多都涉及到幾個部分的內(nèi)容，對于線性代數(shù)這門課，同學(xué)們普遍感覺書容易看懂，但題目不會做，或者題目會做，但一算就錯，這主要是對線性代數(shù)的特點不太了解所以復(fù)習線性代數(shù)一定要有一個整體意識。行列式和矩陣是基礎(chǔ)知識，還有向量、方程組、特征值等一直是考點。復(fù)習要注意以下幾點。

一、注重對基本概念的理解與把握，正確熟練運用基本方法及基本運算

線性代數(shù)的概念很多，重要的有：

代數(shù)余子式，伴隨矩陣，逆矩陣，初等變換與初等矩陣，正交變換與正交矩陣，秩(矩陣、向量組、二次型)，等價(矩陣、向量組)，線性組合與線性表出，線性相關(guān)與線性無關(guān)，極大線性無關(guān)組，基礎(chǔ)解系與通解，解的結(jié)構(gòu)與解空間，特征值與特征向量，相似與相似對角化，二次型的標準形與規(guī)范形，正定，合同變換與合同矩陣。

線性代數(shù)中運算法則多，應(yīng)整理清楚不要混淆，基本運算與基本方法要過關(guān)，重要的有：

行列式(數(shù)字型、字母型)的計算，求逆矩陣，求矩陣的秩，求方陣的冪，求向量組的秩與極大線性無關(guān)組，線性相關(guān)的判定或求參數(shù)，求基礎(chǔ)解系，求非齊次線性方程組的通解，求特征值與特征向量(定義法，特征多項式基礎(chǔ)解系法)，判斷與求相似對角矩陣，用正交變換化實對稱矩陣為對角矩陣(亦即用正交變換化二次型為標準形)。二、注重知識點的銜接與轉(zhuǎn)換，知識要成網(wǎng)，努力提高綜合分析能力

線性代數(shù)從內(nèi)容上看縱橫交錯，前后聯(lián)系緊密，環(huán)環(huán)相扣，相互滲透，因此解題方法靈活多變，復(fù)習時應(yīng)當常問自己做得對不對?再問做得好不好?只有不斷地歸納總結(jié)，努力搞清內(nèi)在聯(lián)系，使所學(xué)知識融會貫通，接口與切入點多了，熟悉了，思路自然就開闊了。

正是因為線性代數(shù)各知識點之間有著千絲萬縷的聯(lián)系，代數(shù)題的綜合性與靈活性就較大，整理時要注重串聯(lián)、銜接與轉(zhuǎn)換。三、注重邏輯性與敘述表述

線性代數(shù)對于抽象性與邏輯性有較高的要求，通過證明題可以了解考生對數(shù)學(xué)主要原理、定理的理解與掌握程度，考查考生的抽象思維能力、邏輯推理能力。大家復(fù)習整理時，應(yīng)當搞清公式、定理成立的條件，不能張冠李戴，同時還應(yīng)注意語言的敘述表達應(yīng)準確、簡明。 總之，數(shù)學(xué)題目千變?nèi)f化，有各種延伸或變式，要在考試中取得好成績，一定要認真仔細地復(fù)習，華而不實靠押題碰運氣是行不通的，必須要重視三基，多思多議，不斷地總結(jié)經(jīng)驗與教訓(xùn)，做到融會貫通。。。。歡迎向158教育在線知道提問

線性代數(shù)，完全不懂怎么辦

線性代數(shù)是數(shù)學(xué)的一個分支，它的研究對象是向量，向量空間（或稱線性空間），線性變換和有限維的線性方程組。向量空間是現(xiàn)代數(shù)學(xué)的一個重要課題；因而，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。

概述線性代數(shù)是代數(shù)學(xué)的一個分支，主要處理線性關(guān)系問題。線性關(guān)系意即數(shù)學(xué)對象之間的關(guān)系是以一次形式來表達的。例如，在解析幾何里，平面上直線的方程是二元一次方程；空間平面的方程是三元一次方程，而空間直線視為兩個平面相交，由兩個三元一次方程所組成的方程組來表示。含有 n個未知量的一次方程稱為線性方程。關(guān)于變量是一次的函數(shù)稱為線性函數(shù)。線性關(guān)系問題簡稱線性問題。解線性方程組的問題是最簡單的線性問題。歷史線性代數(shù)作為一個獨立的分支在20世紀才形成，然而它的歷史卻非常久遠?！半u兔同籠”問題實際上就是一個簡單的線性方程組求解的問題。最古老的線性問題是線性方程組的解法，在中國古代的數(shù)學(xué)著作《九章算術(shù)·方程》章中，已經(jīng)作了比較完整的敘述，其中所述方法實質(zhì)上相當于現(xiàn)代的對方程組的增廣矩陣的行施行初等變換，消去未知量的方法。由于費馬和笛卡兒的工作，現(xiàn)代意義的線性代數(shù)基本上出現(xiàn)于十七世紀。直到十八世紀末，線性代數(shù)的領(lǐng)域還只限于平面與空間。十九世紀上半葉才完成了到n維線性空間的過渡。隨著研究線性方程組和變量的線性變換問題的深入，行列式和矩陣在18～19世紀期間先后產(chǎn)生，為處理線性問題提供了有力的工具，從而推動了線性代數(shù)的發(fā)展。向量概念的引入，形成了向量空間的概念。凡是線性問題都可以用向量空間的觀點加以討論。因此，向量空間及其線性變換，以及與此相聯(lián)系的矩陣理論，構(gòu)成了線性代數(shù)的中心內(nèi)容。

這道線性代數(shù)怎么解決？

求特征值向量的時候

就代入特征值進行初等行變換

最后得到其基礎(chǔ)解系即可，這里即

8-22

-254

245r1+4r2，r2+r3

~

01818

099

245r1-2r2，r2/；9，r3-4r2，交換r1r3

~

201

011

000

于是得到特征向量為(1，2，-2)^T