线性代数的基础是什么？
具体如下：对一个 n 行 n 列的非零矩阵 A，如果存在一个矩阵 B 使 AB = BA =E（E是单位矩阵），则 A 为非奇异矩阵（或称可逆矩阵），B为A的逆阵。矩阵非奇异（可逆）当且仅当它的行列式不为零。矩阵非奇异当且仅当它代表的线性变换是个自同构。矩阵半正定当且仅当它的每个特征值大于或等于零。矩阵正定当且仅当它的每个特征值都大于零。解线性方程组的克拉默法则。判断线性方程组有无非零实根的增广矩阵和系数矩阵的关系。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也被认为是线性代数的一部分。以上内容参考百度百科——线性代数
什么专业要学线性代数
问题一：线性代数什么专业学? 数学类，自动化类，通信电信类，信息安全类等都要学。
问题二：线性代数是哪个专业大几学的 一般都是大一学高等数学，大二学线性代数。一般工科专业都要学线性代数
问题三：不是理工科类专业要学线性代数吗？ 理工科有底子的，学习软件编程不难，去图书馆买多几本书（有案例说明那种），认真学习两到三个月，基本的小软件可以开发了。PS:个人觉得做门户网站编程容易很多，现在市场上缺乏这些人才，供不应求啊。
问题四：学习线性代数需要哪些数学基础？ 线性代数本来就是一门基础课。刚开始学这门课都会很吃力
有什么问题可以来找我。
问题五：大学线性代数都学习哪些内容？ 总的来说分为6个部分 行列式，矩阵，向量，线性方程组，矩阵的特征值和特征向量，二次型 线性代数整体感很强，每一章之间联系紧密，相互交织的考点很多，很容易就可以出线代的综合题，但是线代又相对高数和概率论最简单的，因为他的概念虽然多，但是并不难，所以学的人很容易就能学的好，运用好，对于学习方法的话，我认为还是主要以对于概念的理解要到位，尤其对秩的概念与运用，线性方程求解和特征向量特征矩阵这三个方面重点关注，因为这三个考点很容易和相似，合同和二次型一起出大题，所以要注意。 总的来说线代还是不难的，希望我的答案对你有帮助！
问题六：经济学中的线性代数主要学什么 经济学中的线性代数主要学习行列式、叮阵、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。
问题七：计算机专业为什么要学线性代数 算法呗，图像处理方面全是矩阵
问题八：高数，线性代数.学的顺序是什么.还有.学什么有助于 高数和线性代数可以同时学，知识内容上并无联系，思想方法也不同。你的问题看不全面，是问如何学好这两门课程吧？线性代数要通过例题理解内容，即要会做题，各种题目类型都会做就妥了。高等数学要理解概念，比较活，一定要做题后多思考。
考研考线性代数吗
考研考线性代数,取决于考生所考的专业，有些专业要考线性代数，有些专业不考线性代数。线性代数属于考研业务课《数学》的范畴，如果不是考英语专业，数学一般都是算作必考科目公共课的，简而言之，就是只要不考英语专业，基本都要考的数学，因而线代自然也就必考。资料扩展线性代数（英语：linear algebra）是关于向量空间和线性映射的一个数学分支。它包括对线、面和子空间的研究，同时也涉及到所有的向量空间的一般性质。作用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。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这个领域。所有这种变换组成的集合本身也是一个向量空间。应用范畴线性代数既是纯数学也是应用数学的核心。例如，放宽向量空间的公理就产生抽象代数，也就出现若干推广。泛函分析研究无穷维情形的向量空间理论。线性代数与微积分结合，使得微分方程线性系统的求解更加便利。线性代数的理论已被泛化为算子理论。线性代数的方法还用在解析几何、工程、物理、自然科学、计算机科学、计算机动画和社会科学（尤其是经济学）中。由于线性代数是一套完善的理论，非线性数学模型通常可以被近似为线性模型。
考研线性代数
fx连续且可导,fx=0的解为-2 、-1、0、1、2。由罗尔定理fx'=0有4个实根,区间分别在（-2,-1）（-1,0）（0,1）（1,2）。零多项式你可以直接认为就是0，实际上的定义是系数全为0的多项式；楼上的答案有点幽默了；零多项式我们规定其次数为负无穷大；任意多项式f(x)与零多项式的最大公因式是f(x)，所以你的那句话是不对的。概念线性代数是代数学的一个分支，主要处理线性关系问题。线性关系意即数学对象之间的关系是以一次形式来表达的。例如，在解析几何里，平面上直线的方程是二元一次方程；空间平面的方程是三元一次方程，而空间直线视为两个平面相交，由两个三元一次方程所组成的方程组来表示。含有n个未知量的一次方程称为线性方程。关于变量是一次的函数称为线性函数。线性关系问题简称线性问题。解线性方程组的问题是最简单的线性问题。
线性代数是什么?
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.\x0d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.\x0d“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.\x0d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.\x0d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.\x0d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.\x0d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.\x0d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.\x0d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.
线性代数是什么？
求线性方程组的解时，只能用行变换。求逆时，行、列变换均可，但不允许同时进行行、列变换。求行列式时，行、列变换可同时进行。模论就是将线性代数中的标量的域用环替代进行研究。多线性代数将映射的“多变量”问题线性化为每个不同变量的问题，从而产生了张量的概念。在算子的光谱理论中，通过使用数学分析，可以控制无限维矩阵。学术地位：线性代数在数学、物理学和技术学科中有各种重要应用，因而它在各种代数分支中占居首要地位。在计算机广泛应用的今天，计算机图形学、计算机辅助设计、密码学、虚拟现实等技术无不以线性代数为其理论和算法基础的一部分。线性代数所体现的几何观念与代数方法之间的联系，从具体概念抽象出来的公理化方法以及严谨的逻辑推证、巧妙的归纳综合等，对于强化人们的数学训练，增益科学智能是非常有用的。随着科学的发展，我们不仅要研究单个变量之间的关系。以上内容参考：百度百科-线性代数
