考研数学线性代数复习两大事项由刀豆文库小编整理，希望给你工作、学习、生活带来方便，猜你可能喜欢“考研线性代数复习重点”。
一、课程特点
1.四多：概念多，定理多，符号多，运算规律多，且内容相互纵横交错。
2.知识前后紧密联系。
二、考试重点及复习策略
在此，提醒学员及广大考生：应充分理解概念、掌握定理的条件、结论，熟悉符号的意义，掌握各种运算规律、计算方法。总结起来就是抓联系，找规律，重应用。
行列式的重点是计算，利用性质熟练、准确、快捷的计算出行列式的值是一个基本功。矩阵中除可逆矩阵、分块矩阵、初等矩阵、对称矩阵、正交矩阵、数量矩阵等重要概念外，主要也是运算，首先是矩阵符号的运算，其次是数值运算。特别是在解矩阵方程时先用符号运算化简方程，然后利用所给数值求出最后结果。这时往往是矩阵乘法或求逆，对这两种运算又务必要准确熟练。A和A*的关系式，矩阵乘积的行列式，方阵的幂，分块矩阵求逆及行列式也是常考的内容。
关于向量，在加减及数乘运算上等同于矩阵运算，而其特有的相关、无关性的命题却在试卷中随处可见。证明(或判断)向量组的线性相关(无关)性，线性表出等问题的关键在于深刻理解线性相关(无关)的概念及几个相关定理，并要注意推证过程中逻辑的正确性及证法的应用。
向量组的极大无关性、等价向量组、向量组及矩阵的秩的概念，以及它们相互关系也是重点内容之一。用初等行变换求向量组及矩阵的秩的方法要熟练准确。在R?中，基、坐标、基变换公式，坐标变换公式，过度矩阵，线性无关向量组的标准正交化公式，必须概念清楚，计算熟练。
关于特征值，特征向量，对具体给定的数值矩阵，要会求特征值，特征向量。对抽象给出的矩阵，要把式子AX= X大胆运算。
关于相似矩阵和对角化的条件，实对称矩阵定能对角化，且可由正交变换化为对角阵。反之，又可由A的特征值，特征向量来确定A的参数或确定A。如果A为实对称矩阵，由于其不同的特征值所对应的特征向量相互正交，还可以由已知λ1的特征向量确定出λ2(λ2≠λ1)对应的特征向量，从而确定出A。对角化以后的形式，常可以求A的行列式或有关的行列式值。
关于二次型，一是化标准形(正交变换、可逆变换)这和把实对称矩阵化为对角矩阵是一个问题的两种提法。二是正定性问题(可用顺序主子式来判定)，应熟悉二次型正定的有关充分条件和必要条件，利用标准形，特征值来证明相关矩阵的正定性。
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