线性代数到底应该怎么学？
考研数学满分学长——分享线性代数学习经验 线性代数作为考研数学的一部分，也是考研的重难点，作为走过考研之路并且侥幸拿下考研数学满分的学长，在这里分享一些在考研路上学习线性代数的经验 线性代数在内容上可以将其划分为三块内容： 1、矩阵运算：运算法则；求 A^{n} （两种方法）； 2、初等矩阵：初等矩阵与初等变换之间的关系； 3、矩阵求逆：求逆常规操作要熟稔于心；利用矩阵分块求逆 1、行列式的性质：行列式的性质虽然是最基本的东西，但却是最有用的，是行列式计算最重要的武器，必须必须每条性质都能熟稔于心；还有就是一些特殊的行列式 2、行列式的计算：数字行列式；抽象行列式 1、矩阵的秩：基本性质和重要结论；求秩方法；秩为1的矩阵的特殊性质（超级棒） 2、伴随矩阵：主要是记住关于伴随矩阵的那几个公式，并且知道是怎么来的 3、代数余子式：首先要掌握基本概念，搞清楚了啥叫代数余子式，后面的题目就能如探囊取物般轻松，但要是搞得稀里糊涂的后果就是这一块每道题都是一脸懵 一口气写了好多，不知不觉都到了吃饭时间，先写这么多吧，看的人多的话，继续更后面的第二块和第三块................看到这么多人在看，并且期待更新，今晚特地抽空前来更新第二块2019.6.1 1、Gauss消元法 1.1 Gauss消元法的本质：线性方程组的同解变换 1.2 线性方程组是否有解（是否相容）的充要条件 2、齐次/非其次方程求解必备套路【快、准、稳】 3、然后就是一些重要结论，要能够形成条件反射，看到就马上想到怎么用，下一步怎么进行，比如下面这个条件在考研真题上出现很多次，下一次在遇到就应该马上就想到应该这么解读 1、向量组线性相关性的三个等价刻画 2、线性表示/线性相关与线性方程组的转化 3、向量组的极大无关组求解必备套路【快、准、稳】 4、常识性的东西，往往能让做题速度突飞猛进 今晚更新了第二块，后面继续更新第三块~今日继续前来更新最后一块2019.6.7 1、相似必要条件必须烂熟于胸 2、特征值与特征向量 2.1特征值与特征向量求解套路 2.2求特征值之三次方程的破译（帅呆了！！！） 2.3重要结论烂熟于胸（这一块真是总结得太棒啦！！！很全面） 3、相似对角化 3.1相似对角化的充要条件 3.2重要结论 3.3判断相似对角化的终极绝招 4、实对称矩阵 4.1性质 4.2用正交矩阵Q进行相似对角化 4.3然后是一个超级棒的做题套路 1、来龙去脉 2、利用正交矩阵将二次型化为标准型 3、利用配方法将二次型化为标准型 4、等价VS合同VS相似 5、正定 ------------------------------------------- 2019.7.7晚：自从写了这个回答以来，好多同学都希望再写一篇高数的，酝酿好久，今天开工，终于完成了【高数篇】的部分内容，内容放在了下面这个问题的回答里 考研数学干货——高数篇： 考研英语干货——完型篇 考研英语干货——新题型篇  关注公众号：猕猴桃学长考研 定期更新考研干货/数学思维/解题套路，每周定期答疑，后期还会邀请上岸学长学姐分享复试经验，我们一起加油~ 另，考研数学满分笔记获取方式： 