2019年下半年自考02198《线性代数》精华笔记分享， 我这里有一份2019年自考02198《线性代数》的精华笔记，全面整理了该课的核心知识点，可以帮助大家快速掌握考试内容，请诸位考生放心使用。

1、线性代数是一门在金融工程、信号处理、生物信息学等诸多领域中得以广泛应用的数学学科。

本学科的内容覆盖了从向量空间、空间的线性变换、内积空间和张量分析到多元函数微分和积分的基础理论，以及从线性组合、矩阵分析、矩阵变换、整行和整列空间到基本矩阵分解技术的基本应用中。

2、在学习线性代数时，应从四个角度出发：

向量与空间，结构性学习，线性变换，和系统性学习。

要了解向量空间的定义和性质，包括空间的基、基的维数、标量乘法的性质以及向量空间中的基本操作。

要学习线性变换的基本概念、Kronecker积性质和矩阵的基本多项式特性，以及基本的矩阵分解方法，比如LU分解、QR分解和克拉姆分解等。

然后，要学习线性系统的基本概念和解法，比如线性代数的基本性质，以及利用增广矩阵求解线性系统的方法，如高斯消去法、列主元消去法和迭代法等。

要了解线性系统的性质，比如半正定性和正定性等，以及采用特征值分解求解有关问题的方法。

3、《线性代数》的精华笔记还运用多种工具来全面解读该学科，并从数学的不同角度来对其进行阐述。

比如，从几何学角度来讲述空间的属性和点、线、平面、空间的特性，对其概念之间的关系更加准确，简直是有句老话“一图胜千言”。

从矩阵学角度来讲述矩阵的对称性、半对称性等基本性质，并以特征值分解法求解一元二次方程组。

还有从概率、统计角度来讲述矩阵的基本重要性，以及向量空间中有关信息处理的应用。

所以，学习线性代数需要从多方面出发，才能更加深入掌握该学科。

复制或转载请注明出处：http://www.jinrong001.com/xueli/39277.html