線性代數(shù)學(xué)習(xí)心得-展示頁
2024-10-29 03:44本頁面
【正文】 重知識(shí)點(diǎn)的銜接與轉(zhuǎn)換，知識(shí)要成網(wǎng)，努力提高綜合分析能力。我們不僅要準(zhǔn)確把握住概念的內(nèi)涵，也要注意相關(guān)概念之間的區(qū)別與聯(lián)系。線性代數(shù)主要研究了三種對(duì)象：矩陣、熟練地從一種理論的敘述轉(zhuǎn)移到另一種去，那么向量的觀點(diǎn)則著眼于從整體性和結(jié)構(gòu)性考慮問題，因而可以更深刻、只要掌握矩陣、方程組和向量的內(nèi)在聯(lián)系，遇到問題就能左右逢源，舉一反三，、注重對(duì)基本概念的理解與把握，正確熟練運(yùn)用基本方法及基本運(yùn)算。由于線性關(guān)系是變量之間比較簡(jiǎn)單的一種關(guān)系，而線性問題廣泛存在于科學(xué)技術(shù)的各個(gè)領(lǐng)域，并且一些非線性問題在一定條件下 , 可以轉(zhuǎn)化或近似轉(zhuǎn)化為線性問題，因此線性代數(shù)所介紹的思想方法已成為從事科學(xué)研究和工程應(yīng)用工作的必不可少的工具。第一篇：線性代數(shù)學(xué)習(xí)心得怎樣學(xué)好線性代數(shù)？感覺概念好多，非常討厭。滿意答案：線性代數(shù)的主要內(nèi)容是研究代數(shù)學(xué)中線性關(guān)系的經(jīng)典理論。尤其在計(jì)算機(jī)高速發(fā)展和日益普及的今天，線性代數(shù)作為高等學(xué)校工科本科各專業(yè)的一門重要的基礎(chǔ)理論課，其地位和作用更顯得重要。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(jià)（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(duì)角化，二次型的標(biāo)準(zhǔn)形與規(guī)范形，正定，合同變換與合同矩陣。線性代數(shù)中運(yùn)算法則多，應(yīng)整理清楚不要混淆，基本運(yùn)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(jì)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(xiàng)式基礎(chǔ)解系法），判斷與求相似對(duì)角矩陣，用正交變換化實(shí)對(duì)稱矩陣為對(duì)角矩陣（亦即用正交變換化二次型為標(biāo)準(zhǔn)形）。線性代數(shù)從內(nèi)容上看縱橫交錯(cuò)，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，學(xué)習(xí)時(shí)應(yīng)當(dāng)常問自己做得對(duì)不對(duì)？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(shí)融會(huì)貫通，接口與切入點(diǎn)多了，熟悉了，思路自然就開闊了。三、注重邏輯性與敘述表述線性代數(shù)對(duì)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(duì)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。第二篇：線性代數(shù)學(xué)習(xí)心得線性代數(shù)學(xué)習(xí)心得 各位學(xué)友好！首先讓我們分析一下線性代數(shù)考試卷（本人以1999年上半年和下半年為例）我個(gè)人讓為，先做計(jì)算題，填空題，然后證明題，選擇題等（一定要堅(jiān)持先易后難的原則，一定要。所以B是可逆矩陣。且滿足A2+AB+B2=O，證明A和A+B都是可逆矩陣？（相信大家都能做出）己知i+ab可逆，試證I+BA也可逆？接下來看看1999年上半年的設(shè)n階方陣A與B相似，證明：A和B有相同的特征多項(xiàng)式？應(yīng)搞清楚下面的概念什么是特征多項(xiàng)式呢（1）什么是特征值呢（2）什么還有特征向量（3）什么是相似矩陣（4）λIA稱為A的特征矩陣；|λIA|稱為A的特征多項(xiàng)式；|λIA|=0稱為A的特征矩陣，而由些求出的全部根，即為A的全部特征值。1,amp。3...amp。1+k2amp。s即是A對(duì)應(yīng)于 λ的全部特征向量（其中，k1...
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