摘要：2018考研数学纲要于9月15日宣布，关注纲要剖析 ，获取纲要转变 ，研如寓为你一连 关注。
线性代数是考研数学中较量 容易拿分的部门，也是许多考生在温习历程中最容易忽视的，可是 ，从历年线性代数这一块的得分情形 来看，并不是很理想!那么，问题出在那里 呢?其中一部门缘故原由 是考生对线性代数自己知识点的特点缺乏准确 的熟悉 。下面呢，我们就详细 从这个角度来叙述 线性代数的特点，并给出响应 的温习建议。
首先，回首一下线性代数的主要组成有哪些，它由六大块知识点组成：行列式、矩阵、向量、线性方程组、特征值特征向量、二次型。
第一，看法较为抽象。
这是温习之初，考生们面临的第一道坎。就好比说，矩阵秩的看法，矩阵非零子式的最高阶数，这是一个嵌套的界说，想要明确 这个看法，我们需要掌握住什么叫做子式。其次，还要做到会求矩阵的秩，对于详细 的矩阵，我们能够凭证 界说求出来，但在考试中更着重 于抽象矩阵秩的求法，这使得许多考生无从下手，缘故原由 在于秩的看法基础没有掌握住。因此，在早期的温习，希望各人一定要做到掌握住线性代数中一些较为抽象的焦点看法，除了上述提到的秩的看法之外，另外极大线性无关组、基础解系等看法也是考试中很是主要 的考点。
第二，看法多，性子 多，定理多。
例若有 关矩阵的，就有相似矩阵、条约矩阵、正定矩阵、正交矩阵、陪同矩阵等.在向量这部门，向量组线性相关的性子 就10来个。知识点的噜苏 就在无形之中增添 了列位考生的影象压力，以是 各人的温习的历程中要注重 这一点。
第三，知识点联系细密 ，对知识点的考察偏向综合性。
就拿上面讲到的秩这个看法，对于详细 的矩阵求秩，我们通常是对矩阵作初等行变换化蹊径 型，凭证 蹊径 型中非零行的个数来求;对于抽象的，一方面可以使用 界说来判断 ，另外若是 与向量团结 ，还可以由向量的相关性及向量组的秩来判断 ，若是 与线性方程组团结 ，由基础解系所含向量的个数也可以资助判断 ，还可以借助矩阵(目的 )的非零特征值个数等要领来判断 。由此，我们就可以看到除了掌握秩自己的看法，另外一个主要 的方面就是知识点间的联系一定要掌握，这是学好线代的要害之一。那么，考生在温习整个线性代数时，要一直 的归纳总结，找出它们之间的联系，解决考点综合性的这个问题。
第四，盘算量大。
线性代数的另外一个较量 显着 的特点就是盘算量较大，这里通常是体现在解答题当中，对于选择题和填空题这种小题来说，盘算量一样平常 适中，若是 同砚 们发现在做题的历程中，在小题的时间破费 较量 大，那极有可能是同砚 们的解题思绪 出了问题。这里，我们主要谈解答题中盘算量较大的题型，盘算量较量 大的主要有两种题型：一是，线性方程组以及与线性方程组之间有亲近 联系的向量的考察 ，二是，相似对角化，这两块的盘算量是最大的，尤其是后者，通常是先求特征值，紧随着求特征向量，有可能还需要求可相似对角化的正交矩阵。虽然只是简朴的运算，可是 运算次数较多的话，就很容易犯错，这是考生在考试中失分的又一主要 因素!
第五，推理证实
线性代数还会考察学生的推理论证能力，可是 从现实 的得分可以看出许多考生这方面的能力较为欠缺，特殊 是处置赏罚 应用题和证实 题的能力。这方面的能力需要同砚 们自己去总结常考题型以及响应 的解题思绪 和要领，有意识的来磨炼 自己这方面的能力，阻止 在考试中失分。
凭证 上述考研数学线性代数的特点，考生们可以在温习的历程中凭证 自己的现实 情形 举行 调整。
最后，研如寓考研一姐祝全体考生考试乐成。