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1，线性代数和数学分析有什么关系

线性代数和数学分析都是数学学科的分支，可以说线性代数是数学分析的工具——精锐周浦

线性代数和数学分析有什么关系

2，线性代数的线性事什么意思哦

线性代数是研究一次函数,一次函数的图形是直线,故将一次函数称为线性函数,一次方程组称为线性方程组,研究一次函数及一次方程组(主要是多元一次方程组)的专题称为线性代数

线性代数的线性事什么意思哦

3，线性代数高中生能学懂吗

线性代数非常好学，相对简单的主要分为行列式、矩阵、n维向量与线性方程组三个主要部分。与中学的数学基础没挂钩（本人大三对现在的高中数学内容不太了解，但历年高中数学都没有线性代数。不过我肯定初中是不会挂钩的啦），线性代怎么讲呢，他是一种新算法，老师教我们的时候说不论你数学在怎么差，只要上课认真你听我说的线性代数了，你就一定会，因为与前面的知识没关系。线性代数有自己的算法，有自己的概念。是一种完全新的数学玩法。学线性代数首先会给你介绍行列式，在行列式这一块你必须掌握对角线法则（这特别简单）、余子式、代数余子式。然后就是行列式性质之类的。掌握这些基本的然后在给你介绍矩阵以及矩阵的性质在跟你讲怎么算，前提行列式、矩阵学完了 在进一步了解n维向量。这三个一定要一步一步来。所谓的心得：个人建议，就是你在笨蛋在不会，就背定义，背性质！然后对照定义性质去一题一题的做！包你会！通常就是你一旦会做一个题目就能会做很多其他的题目！
应该可以，线性代数不需要高等数学的基础就可以学

线性代数高中生能学懂吗

4，线性代数倒下三角形是什么意思用行列式怎么表达

【分析】逆矩阵定义：若n阶矩阵A，B满足AB=BA=E，则称A可逆，A的逆矩阵为B。【解答】A3-A2+3A=0， A2(E-A)+3(E-A)=3E，(A2+3)(E-A) = 3EE-A满足可逆定义，它的逆矩阵为(A2+3)/3【评注】定理：若A为n阶矩阵，有AB=E，那么一定有BA=E。所以当我们有AB=E时，就可以直接利用逆矩阵定义。而不需要再判定BA=E。对于这种抽象型矩阵，可以考虑用定义来求解。如果是具体型矩阵，就可以用初等变换来求解。线性代数包括行列式、矩阵、线性方程组、向量空间与线性变换、特征值和特征向量、矩阵的对角化，二次型及应用问题等内容。
非常同意“怕瓦落地”的解法，不过楼主说是自学的，按照第一列展开可能一时难易理解。 首先，对自学者也好，初学者也好，二阶行列式应该是口算就能写出的。 然后接着解释： x的三次方是第一行第一列的元素乘以它的代数余子式，这个代数余子式是一个二阶行列式等于x的平方 所以就有一个x三次方 -1的2+1次方是第二行第一列的意思，然后第二行第一列乘以他的代数余子式，是-y的平方 第三行第一列是0，乘以他的代数余子式就没有了。 如果你对某行或某列展开不熟悉的话，继续将他化成上（下）三角形形式也可以。 就是第一行乘以-y/x加到第二行，（这样就把第一行第一列以下的元素全部化成0） 然后再把第二行乘以-y/x加到第三行，此时行列式就是一个上三角形了， 把主对角线的元素连乘就行了。

5，线性代数高等代数微积分学数学分析解析几何又学些什么

我们常说的高等数学是指大学非数学专业所学的高等数学，包括微积分、常微分方程和空间解析几何三部分；解析几何是用代数方法研究几何问题，分为平面解析几何和空间(立体)解析几何，平面解析几何在高中学习，立体解析几何在大学学习；大学数学专业的数学分析包括微积分和实数理论；常微分方程和空间(立体)解析几何在数学专业要作为两门主干课程；即数学系把其它专业的高等数学分成三门课程来讲授，难度大为增加。高等代数也是数学系课程，包括线性代数、线性空间、多项式环、仿射空间等内容；非数学专业只讲线性代数，其它内容要到研究生阶段才能接触。数学分析、高等代数、解析几何是数学专业的三门基础课。数学专业的三门主干课是实变函数和泛函分析、抽象代数和点集拓扑学。此外，数学系专业课还有概率统计、复变函数、常微分方程、偏微分方程、高等几何、微分几何、初等数论、离散数学、组合数学等课程。至于数学分支，大体可分为数理逻辑：包括逻辑演算、公理集合论、模型论、递归论和证明论；代数：包括线性代数、抽象代数、群论、环论、域论、泛代数、同调论；数论：包括初等数论、代数数论、解析数论；几何：包括几何公理、解析几何、仿射几何、射影几何、微分几何和微分流形；拓扑学：包括点集拓扑、代数拓扑、微分拓扑分析学：包括微积分、复变函数、实变函数、泛函分析、变分法、调和分析和流形上的分析；微分方程：包括常微分方程、偏微分方程、积分方程；计算数学：包括数值逼近、计算几何、微分方程数值解、线性代数数值解、最优化方法；概率统计：包括概率论、随机过程、抽样调查、参数估计、假设检验、线性统计模型、多元统计分析、时间序列分析；运筹学：包括数学规划、决策过程、排队论、可靠性数学、对策论。上面是很粗的分类，数学分支实在太多，国际上数学分支已经接近700个，一般读研究生时能接触到其中一、二个小分支
所有近代以来人们开创的新的数学概念，都可以叫高等数学。代数中的线性代数，近世代数和数论都属于高等代数，自然也属于高等数学的范畴。数学分析统称为分析学，微积分只是分析学的基础，你可以认为只要是以函数为主要研究对象的数学分支都属于分析学。如果学的深还会学到微分方程，复变函数，场论等等，这些都属于分析学。分析学中除了基本初等函数的性质以外全部属于高等数学。除了代数学与分析学，几何学中的欧氏几何（即一般所说的平面几何与立体几何）属于初等数学，解析几何则介于初等几何和高等几何之间，而非欧氏几何均属于高等数学范畴。此外还有运筹学，统计学，拓扑学等等应用数学，一般比较繁杂，有高等也有低等。
解析几何就是用数学表达式来表述空间的图形。主要是学 空间的向量表述。
解析几何就是用代数方法来描述和解决几何问题
高等数学包括高等代数，线性代数，概率与数理统计。微积分学是高等代数的一个单元。解析几何不是高中所学的内容嘛~~

6，一个线性代数问题

【分析】AAT为实对称矩阵，因为（AAT）T = AAT如果 AAT为正定矩阵，那么 |AAT| ＞ 0【解答】AAT为 n×n阶矩阵1、若r（A）=r ＜min（n，m）r（AAT）≤r（A）＜min（n，m）≤n， 所以|AAT| = 02、若n＞m，r（A）=m，r(AAT)≤r（A）=m＜n ，所以|AAT| = 03、若n＜m，r（A）=n，对于齐次线性方程组ATx=0 ，r（AT）=n，只有零解。任意的x≠0，ATx ≠ 0，则 xT(AAT)x =（ATx)T ATx ＞ 0所以AAT正定，所以|AAT|＞0综上所述，|AAT|≥0【评注】设A为n×m矩阵，且r（A）=m＜n，则ATA为正定矩阵。（注意和本题区分）正定矩阵的特征值都大于零，其行列式大于零。当A为实对称矩阵时，行列式|A|＞0，就考虑到从正定矩阵角度来解答。newmanhero 2015年2月10日20:54:33希望对你有所帮助，望采纳。
A^T*B=-1 2-1 3|A^T*B|=-1A*=3 -21 -1(A^T*B)^(-1)=-3 2-1 1 线性代数包括行列式、矩阵、线性方程组、向量空间与线性变换、特征值和特征向量、矩阵的对角化，二次型及应用问题等内容。
线性代数（linear algebra）是数学的一个分支，它的研究对象是向量，向量空间（或称线性空间），线性变换和有限维的线性方程组。向量空间是现代数学的一个重要课题；因而，线性代数被广泛地应用于抽象代数和泛函分析中；通过解析几何，线性代数得以被具体表示。线性代数的理论已被泛化为算子理论。由于科学研究中的非线性模型通常可以被近似为线性模型，使得线性代数被广泛地应用于自然科学和社会科学中。 由于费马和笛卡儿的工作，线性代数基本上出现于十七世纪。直到十八世纪末，线性代数的领域还只限于平面与空间。十九世纪上半叶才完成了到n维向量空间的过渡 矩阵论始于凯莱，在十九世纪下半叶，因若当的工作而达到了它的顶点．1888年，皮亚诺以公理的方式定义了有限维或无限维向量空间。托普利茨将线性代数的主要定理推广到任意体上的最一般的向量空间中．线性映射的概念在大多数情况下能够摆脱矩阵计算而引导到固有的推理，即是说不依赖于基的选择。不用交换体而用未必交换之体或环作为算子之定义域，这就引向模的概念，这一概念很显著地推广了向量空间的理论和重新整理了十九世纪所研究过的情况。 “代数”这一个词在我国出现较晚，在清代时才传入中国，当时被人们译成“阿尔热巴拉”，直到1859年，清代著名的数学家、翻译家李善兰才将它翻译成为“代数学”，一直沿用至今。 线性代数起源于对二维和三维直角坐标系的研究。 在这里，一个向量是一个有方向的线段，由长度和方向同时表示。这样向量可以用来表示物理量，比如力，也可以和标量做加法和乘法。这就是实数向量空间的第一个例子。 现代线性代数已经扩展到研究任意或无限维空间。一个维数为 n 的向量空间叫做 n 维空间。在二维和三维空间中大多数有用的结论可以扩展到这些高维空间。尽管许多人不容易想象 n 维空间中的向量，这样的向量（即 n 元组）用来表示数据非常有效。由于作为 n 元组，向量是 n 个元素的“有序”列表，大多数人可以在这种框架中有效地概括和操纵数据。比如，在经济学中可以使用 8 维向量来表示 8 个国家的国民生产总值（gnp）。当所有国家的顺序排定之后，比如 (中国, 美国, 英国, 法国, 德国, 西班牙, 印度, 澳大利亚)，可以使用向量 (v1, v2, v3, v4, v5, v6, v7, v8) 显示这些国家某一年各自的 gnp。这里，每个国家的 gnp 都在各自的位置上。 作为证明定理而使用的纯抽象概念，向量空间（线性空间）属于抽象代数的一部分，而且已经非常好地融入了这个领域。一些显著的例子有： 不可逆线性映射或矩阵的群，向量空间的线性映射的环。 线性代数也在数学分析中扮演重要角色，特别在 向量分析中描述高阶导数，研究张量积和可交换映射等领域。 向量空间是在域上定义的，比如实数域或复数域。线性算子将线性空间的元素映射到另一个线性空间（也可以是同一个线性空间），保持向量空间上加法和标量乘法的一致性。所有这种变换组成的集合本身也是一个向量空间。如果一个线性空间的基是确定的，所有线性变换都可以表示为一个数表，称为矩阵。对矩阵性质和矩阵算法的深入研究（包括行列式和特征向量）也被认为是线性代数的一部分。 我们可以简单地说数学中的线性问题——-那些表现出线性的问题——是最容易被解决的。比如微分学研究很多函数线性近似的问题。 在实践中与非线性问题的差异是很重要的。 线性代数方法是指使用线性观点看待问题，并用线性代数的语言描述它、解决它（必要时可使用矩阵运算）的方法。这是数学与工程学中最主要的应用之一。

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