學習線性代數心得體會線性代數課題總結范文第一篇線性代數關鍵詞：高等數學自學理解線性代數是數學的一個分支，它的研究對象是向量，向量空間(或稱線性空間)，線性變換和有限維的線性方程組。線性代數是繼微積分之后又一門高等數學，與微積分想比，線性代數的基礎行列式和矩陣是在高中有所學習的，入門還是相對比較簡單的。線性代數從內容上看前后聯系緊密，環環相扣，因此解題方法靈活多變，學習時應當常問自己做得對不對？再問做得好不好？只有不斷地歸納總結，努力搞清內在聯系，使所學知識融會貫通，接口與切入點多了，熟悉了，思路自然就開闊了。所以多做題也是積累經驗來方便自己在解題時能更快更準確得運用適當的性質來簡化題目。認真上好每一堂課對于學習好線性代數是格外重要的.教材上的知識和技巧主要由老師在課堂上以授課的形式傳授給你。你在上課時應集中精力聽講，積極思考老師提出的問題，迅速而恰當地做筆記。看書的準確程序是：課前預習內容，課上跟著老師的思路走，盡量不看書來回答上課提出的問題，課后進行復習鞏固。而有的人恰恰相反，他們在課上埋頭看自己的書，絲毫不理會老師在講什么，這樣做只會降低效率線性代數的許多公式定理難理解，但一定要理解這些東西才能記得牢，理解不需要知道它的證明過程的每一步，只要能朦朦朧朧地想到它的所以然就行了。學習線代及其它任何學科時都要靜下心來，如果學習前很亢奮就拿出一兩分鐘時間平靜下來再開始學習。遇到不會做的題時不要去想“這道題我怎么又不會做”等與這道題無關的東西，一心想題，這樣解出來的可能性會大很多。做完題后要想想答案上的方法和自己的方法是怎么想出來的，尤其對于自己不會做的題或某個題答案給出的解法非常好且較難想到，然后將這種思路記住，即做完題目后要總結自己做題的思路，活用在之后的做題中。很多人都說，審計是文科的，學像微積分和線代這樣的理科課程沒有什么意義，雖然表面看起來是這樣的，但實際上卻不然。理科注重的邏輯，在學習的理科的過程中，我們的思路會變得清晰，會計是很復雜的一個專業，很多時候不同的條件會需要進行不同的處理，而理科會讓這些復雜的東西在我們腦海中變得僅僅有條，所以學習線代也是有必要的。線性代數課題總結范文第二篇線性代數的主要內容是研究代數學中線性關系的經典理論。由于線性關系是變量之間比較簡單的一種關系，而線性問題廣泛存在于科學技術的各個領域，并且一些非線性問題在一定條件下,可以轉化或近似轉化為線性問題，線性代數主要研究了三種對象：矩陣、方程組和向量.這三種對象的理論是密切相關的，大部分問題在這三種理論中都有等價說法.因此，熟練地從一種理論的敘述轉移到另一種去，是學習線性代數時應養成的一種重要習慣和素質.如果說與實際計算結合最多的是矩陣的觀點，那么向量的觀點則著眼于從整體性和結構性考慮問題，因而可以更深刻、更透徹地揭示線性代數中各種問題的內在聯系和本質屬性.由此可見，只要掌握矩陣、方程組和向量的內在聯系，遇到問題就能左右逢源，舉一反三，化難為易.一、注重對基本概念的理解與把握，正確熟練運用基本方法及基本運算。代數余子式，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(矩陣、向量組)，線性組合與線性表出，線性相關與線性無關，極大線性無關組，基礎解系與通解，解的結構與解空間，特征值與特征向量，相似與相似對角化，二次型的標準形與規范形，正定，合同變換與合同矩陣。我們不僅要準確把握住概念的內涵，也要注意相關概念之間的區別與聯系。線性代數中運算法則多，應整理清楚不要混淆，基本運算與基本方法要過關，重要的有：行列式(數字型、字母型)的計算，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組，線性相關的判定或求參數，求基礎解系，求非齊次線性方程組的通解，求特征值與特征向量(定義法，特征多項式基礎解系法)，判斷與求相似對角矩陣，用正交變換化實對稱矩陣為對角矩陣(亦即用正交變換化二次型為標準形)。線性代數課題總結范文第三篇線性代數心得體會本學期選修了田亞老師《線性代數精講》的課程，而且這個學期我們的課程安排中也是有線性代數的，正好和選修課相輔相成，讓我的線性代數學的更好。本來這門學修課是準備面向考研生做近一步拔高的，但是有很多同學沒有學過線性代數，或者說像我們一樣是正在學習線性代數的，所以老師還是很有耐心的從基礎開始講，適當的增加一些考研題作為提高，這樣就都可以兼顧大家。線性代數的主要內容是研究代數學中線性關系的經典理論。由于線性關系是變量之間比較簡單的一種關系，而線性問題廣泛存在于科學技術的各個領域，并且一些非線性問題在一定條件下,可以轉化或近似轉化為線性問題，因此線性代數所介紹的思想方法已成為從事科學研究和工程應用工作的必不可少的工具。尤其在計算機高速發展和日益普及的今天，線性代數作為高等學校工科本科各專業的一門重要的基礎理論課，其地位和作用更顯得重要。線性代數課題總結范文第四篇淺談線性代數的心得體會系別：XXX系班級：XXX班姓名：XXX線性代數心得姓名：XXX學號：XXX通過線性代數的學習，能使學生獲得應用科學中常用的矩陣、線性方程組等理論及其有關基本知識，并具有較熟練的矩陣運算能力和用矩陣方法解決一些實際問題的能力。同時，該課程對于培養學生的邏輯推理和抽象思維能力、空間直觀和想象能力具有重要的作用。在現代社會，除了算術以外，線性代數是應用最廣泛的數學學科了。但是線性代數教學卻對線性代數的應用涉及太少，課本上涉及最多的應用只有算解線性方程組，但這只是線性代數很初級的應用。而線性代數在計算機數據結構、算法、密碼學、對策論等等中都有著相當大的作用。線性代數被不少同學稱為天書，足見這門課給同學們造成的困難。我認為，每門課程都是有章可循的，線性代數也不例外，只要有正確的方法，再加上自己的努力，就可以學好它。線性代數主要研究三種對象：矩陣、方程組和向量。這三種對象的理論是密切相關的，大部分問題在這三種理論中都有等價說法。因此，熟練地從一種理論的敘述轉移到另一種中去，是學習線性代數時應養成的一種重要習慣和素質。如果說與實際計算結合最多的是矩陣的觀點，那么向量的觀點則著眼于從整體性和結構性考慮問題，因而可以更深刻、更透徹地揭示線性代數中各種問題的內在聯系和本質屬性。由此可見，只要掌握矩陣、方程組和向量的內在聯系，遇到問題就能左右逢源，舉一反三，化難為易。線性代數課程特點比較鮮明：概念多、運算法則多內容相互縱橫交錯正是因為線性代數各知識點之間有著千絲萬縷的聯系，線性代數題的綜合性與靈活性較大，線性代數的概念多比如代數余子式，伴隨矩陣，逆矩陣，初等變換與初等矩陣，矩陣的秩，線性組合與線性表示，線性相關與線性無關等。線性代數課題總結范文第五篇矩陣——1張神奇的長方形數表關鍵詞：矩陣與線性方程組高階矩陣簡化方法財務數據分析工具在本學期的線性代數課程的第二章中，我接觸了矩陣的相關概念，發現其不僅能夠在數學中幫助研究線性變換、向量的線性相關性及線性方程的解法，還能為日常許多數據統計與分析中看似雜亂無章毫無關系的數據按一定的規則清晰展現，并能通過矩陣的運算刻畫其內在聯系，這對于審計專業的我們將來開展財務數據統計與分析能帶來巨大的幫助。在運用矩陣解方程組時，可以將線性方程組簡化為矩陣形式：AX=B，來進行矩陣計算，這種方法不僅書寫方便，而且可以把線性方程組的理論與矩陣理論聯系起來，給線性方程組的討論帶來很大的便利。在具體的矩陣運算過程中，我們可以通過等式兩邊同時左乘?1來求X，這就引出了第二章第三節的逆矩陣概念，逆在以前高中的實數乘法中便起著重要作用，在學習線性代數課程中，逆矩陣也是一個重要概念，且因為兩矩陣乘積的定義，我們需要注意所討論的矩陣是方陣形式，否則就會帶來運算上的錯誤。而對于高階的復雜矩陣，還可以利用分塊矩陣，將大矩陣的運算化成若干小矩陣，間接使高階矩陣轉化成多個低階矩陣來運算，以及矩陣的初等變換規律對矩陣進行轉換：如通過公式(AE)(?1)可以對前面逆矩陣的運算起到簡化作用，通過公式(AB)初等行變換初等行變換(?1B)則可以借此求解矩陣方程AX=B。通過一步一步的學習，我慢慢對線性代數矩陣這一章節有了進一步的理解掌握，發現各個章節看似無關的概念，其實最后都可以聯系在一起，為求解線性方程組、甚至后面章節的線性變換、線性相關性等都起到極大的鋪墊基礎作用。談了這么多矩陣對于求解線性方程組過程中的體會，更吸引我的是矩陣對于數據處理方面的作用，作為審計專業的學生，未來工作中會遇到很多處理產品成本的核算的問題，而通過矩陣這一工具，可以通過特殊的“數型結合”恰當的顯示出各種數據間的內在聯系，例如：可12以用矩陣(12)來表示一個公司的單位產品成本構成(兩列分別代表產品1和產品2，121三行分別代表材料成本、勞動力成本、其他輔助成本)，當與產品產量矩陣()211+22相乘時，則可以得出兩種材料的總成本矩陣(11+22)將產品總成本的構成以更清晰11+22明了的方式呈現出來，可以為財務數據的處理帶來很大的助益。線性代數課題總結范文第六篇淺談線性代數的心得體會系別：XXX系班級：XXX班姓名：XXX線性代數心得姓名：XXX學號：XXX通過線性代數的學習，能使學生獲得應用科學中常用的矩陣、線性方程組等理論及其有關基本知識，并具有較熟練的矩陣運算能力和用矩陣方法解決一些實際問題的能力。同時，該課程對于培養學生的邏輯推理和抽象思維能力、空間直觀和想象能力具有重要的作用。在現代社會，除了算術以外，線性代數是應用最廣泛的數學學科了。但是線性代數教學卻對線性代數的應用涉及太少，課本上涉及最多的應用只有算解線性方程組，但這只是線性代數很初級的應用。而線性代數在計算機數據結構、算法、密碼學、對策論等等中都有著相當大的作用。線性代數被不少同學稱為天書，足見這門課給同學們造成的困難。我認為，每門課程都是有章可循的，線性代數也不例外，只要有正確的方法，再加上自己的努力，就可以學好它。線性代數主要研究三種對象：矩陣、方程組和向量。這三種對象的理論是密切相關的，大部分問題在這三種理論中都有等價說法。因此，熟練地從一種理論的敘述轉移到另一種中去，是學習線性代數時應養成的一種重要習慣和素質。如果說與實際計算結合最多的是矩陣的觀點，那么向量的觀點則著眼于從整體性和結構性考慮問題，因而可以更深刻、更透徹地揭示線性代數中各種問題的內在聯系和本質屬性。由此可見，只要掌握矩陣、方程組和向量的內