1樓：匿名使用者
完全可以的，以線性代數為基礎，學好矩陣論不成問題。
（1）線性代數主要以運算為主，比如矩陣的四則運算、行列式的計算、特徵值和特徵向量的計算等。而矩陣論主要以變換為主，它利用線性代數知識，描述線性變換，並提出了特殊變換，如正規（正交）變換、酉變換等。
（2）線性代數處理特殊矩陣，例如它只對可對角化矩陣進行特徵值分解。而矩陣論在此基礎上解決了不可對角化的矩陣的分解（方陣的jordan分解），還解決了非方陣的分解，奇異值分解。
（3）矩陣論作為線性代數的後續課程，涉及了線性代數更深的領域，如qr分解、範數、矩陣函式、矩陣分析等。
2樓：世紀榮華
線性代數線性代數的主要部分就是矩陣理論，與高等數學即微積分的交叉點不多，是可以各自學習互不影響同時進行的。大學一年級很多理工科的學生就是線性代數和高等數學同時學習的。線性代數的主要部分就是矩陣理論，與高等數學即微積分的交叉點不多，是可以各自學習互不影響同時進行的。
大學一年級很多理工科的學生就是線性代數和高等數學同時學習的。部分就是矩陣理論，與高等數學即微積分的交叉點不多，是可以各自學習互不影響同時進行的。大學一年級很多理工科的學生就是線性代數和高等數學同時學習的。
線性代數的主要部分就是矩陣理論，與高等數學即微積分的交叉點不多，是可以各自學習互不影響同時進行的。大學一年級很多理工科的學生就是線性代數和高等數學同時學習的。
3樓：匿名使用者
線性代數的主要部分就是矩陣理論，與高等數學即微積分的交叉點不多，是可以各自學習互不影響同時進行的。大學一年級很多理工科的學生就是線性代數和高等數學同時學習的。
線性代數和矩陣論有什麼區別？
4樓：匿名使用者
有一定區別。基本的線性代數會包含矩陣的基本知識。矩陣論中一般更詳細的講各種矩陣分解，微積分，廣義逆矩陣，λ矩陣，約當型，復矩陣等內容
5樓：匿名使用者
沒有區別，但是一般淺一點的教材只能叫線性代數，不能叫矩陣論。
6樓：匿名使用者
線性代數比較廣，裡面只有個別章節涉及到矩陣的知識，矩陣論系統的介紹了矩陣的用法和性質，比較深，圖書館就能借到，我看過。
線性代數和矩陣論有什麼區別？
7樓：邰讓毓申
有一定區別。基本的線性代數會包含矩陣的基本知識。矩陣論中一般更詳細的講各種矩陣分解，微積分，廣義逆矩陣，λ矩陣，約當型，復矩陣等內容
8樓：邊元修生璧
線性代數是copy高等代數的一部分，
矩陣論也可以算是高等代數的一部分，
線性代數和矩陣理論有些內容重複，
近世代數是高等代數的進一步抽象，
矩陣論本應在高等代數內講清楚，但高等代數是大學低年級課程，像線性賦範空間的代數、某些代數結構的代數等等只能放到高年級或者研究生去講，所以一般高等代數只講部分矩陣論。
9樓：開青芬善醜
沒有區別，但是一般淺一點的教材只能叫線性代數，不能叫矩陣論。
線性代數，矩陣論，高等代數，數值分析的關係是什麼
10樓：冷de陌
線性代數
：課程主要是線性代數的基礎內容。課程偏向於線性代數工具的應用。
高等代數：線性代數為主要內容，比線性代數課程內容深很多，另外還有一點別的內容，比如多項式等。
矩陣論：高等代數中矩陣基礎知識的深化，相當於高等代數的分支。
數值分析：和其他三門不同，這門是應用數學，主要是數值計算的知識。換句話說，怎樣計算使得更準確更快，各種計算方法的優缺點等。使用的知識不限於代數學知識，也可以是別的學科知識。
擴充套件資料：
線性代數學術地位
線性代數在數學、物理學和技術學科中有各種重要應用，因而它在各種代數分支中占居首要地位。在計算機廣泛應用的今天，計算機圖形學、計算機輔助設計、密碼學、虛擬實境等技術無不以線性代數為其理論和演算法基礎的一部分。
線性代數所體現的幾何觀念與代數方法之間的聯絡，從具體概念抽象出來的公理化方法以及嚴謹的邏輯推證、巧妙的歸納綜合等，對於強化人們的數學訓練，增益科學智慧型是非常有用的。
隨著科學的發展，我們不僅要研究單個變數之間的關係，還要進一步研究多個變數之間的關係，各種實際問題在大多數情況下可以線性化，而由於計算機的發展，線性化了的問題又可以被計算出來，線性代數正是解決這些問題的有力工具。
線性代數的計算方法也是計算數學裡乙個很重要的內容。
線性代數的含義隨數學的發展而不斷擴大。線性代數的理論和方法已經滲透到數學的許多分支，同時也是理論物理和理論化學所不可缺少的代數基礎知識。
「以直代曲」是人們處理很多數學問題時乙個很自然的思想。很多實際問題的處理，最後往往歸結為線性問題，它比較容易處理。因此，線性代數在工程技術和國民經濟的許多領域都有著廣泛的應用，是一門基本的和重要的學科。
如果進入科研領域，你就會發現，只要不是線性的東西，我們基本都不會！線性是人類少數可以研究得非常透徹的數學基礎性框架。學好線性代數，你就掌握了絕大多數可解問題的鑰匙。
有了這把鑰匙，再加上相應的知識補充，你就可以求解相應的問題。可以說，不學線性代數，你就漏過了95%的人類智慧型！非線性的問題極為困難，我們並沒有足夠多的通用的性質和定理用於求解具體問題。
如果能夠把非線性的問題化為線性的，這是我們一定要走的方向！
事實上，微積分「以直代曲」的思想就是將整體非線性化為區域性線性的乙個經典的例子，儘管高等數學在定義微分時並沒有用到一點線性代數的內容。許多非線性問題的處理――譬如流形、微分幾何等，最後往往轉化為線性問題。
包括科學研究中，非線性模型通常也可以被近似為線性模型。隨著研究物件的複雜化與抽象化，對非線性問題線性化，以及對線性問題的求解，就難免涉及到線性代數的術語和方法了。從這個意義上，線性代數可以被認為是許多近、現代數學分支的共同基礎。
11樓：東風冷雪
線性代數 非數學作業學習
高等代數，矩陣輪，數值分析 數學專業的數學教材
線性代數矩陣習題，線性代數矩陣題？
樓主首先要明白 a o 則r a r a n 1，則r a 1 r a r a n,r a n 當然，為什麼出現這種情況，這個還是很容易理解的,將矩陣劃分為n個行向量，即r a n 1，有且只有乙個向量可以被其他向量線性表示 第二小題，做法可以另類a a a e，直接求模，就可以得出結論了。1.a ...
線性代數，分塊矩陣的逆矩陣，線性代數 分塊矩陣 逆矩陣
1線性代數是數學的乙個分支，它的研究物件是向量，向量空間 或稱線性空間 線性變換和有限維的線性方程組。向量空間是現代數學的乙個重要課題 因而，線性代數被廣泛地應用於抽象代數和泛函分析中 通過解析幾何，線性代數得以被具體表示。線性代數的理論已被泛化為運算元理論。由於科學研究中的非線性模型通常可以被近似...
線性代數 ABB A嗎，線性代數中矩陣乘積，A B什麼時候可以也可以寫成B A？
疏佩玉之典 這個公式是成立的，左邊 ab 乘以 ab 等於 ab e,右邊b a 乘以ab等於 a b e ab e,左邊等於右邊，這裡用到一個性質，a 乘以a a e 此外，矩陣又上肩上的符號，t,1,他們的性質是類似的 臧浩涆玄戈 設a aji nn,b bji nn,c ab,ab cji n...