线性代数，矩阵论，高等代数，数值分析的关系是什么

线性代数/高等代数/数值分析 对角矩阵的特征向量是什么？？~

对角阵的第k个对角元对应的特征向量是单位阵的第k列
酉阵的奇异值是1

本人是数学系的。。首先，数学分析、高等代数这2门是数学最重要的2门课。这2门课很基础，内容很深，难度还可以，想学好其他课程，这2门不好是不行滴（尤其是数学分析）。数学分析最让人头疼的就是证明，让你证明1+1=2这样显而易见的问题。复变函数就是讲复数的一些知识，里面的各种证明和数学分析有很大关系，就是和数学分析有很深的关系。常微分方程就是微分的方程啦。。为啥叫常呢？因为里面只对某个元素微分，与之相对的有偏微分方程（研究生才要学的，对2个元素求偏导）。至于你说的其他的几门课，基本都是小菜啦。。。我们从大一到大四，要学十七八门数学呢。数学分析、高等代数是王道。。ps：矩阵轮肯定和高等代数有关，高等代数很多是关于矩阵的。高等代数和高等数学可不是一样的哦！高等数学是非数学专业学的，高等代数是数学专业学生学的。假如你不是数学系的，劝你不用考虑了。数学是最难学的科目之一。

线性代数：课程主要是线性代数的基础内容。课程偏向于线性代数工具的应用。

高等代数：线性代数为主要内容，比线性代数课程内容深很多，另外还有一点别的内容，比如多项式等。

矩阵论：高等代数中矩阵基础知识的深化，相当于高等代数的分支。

数值分析：和其他三门不同，这门是应用数学，主要是数值计算的知识。换句话说，怎样计算使得更准确更快，各种计算方法的优缺点等。使用的知识不限于代数学知识，也可以是别的学科知识。

扩展资料：

线性代数学术地位

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，还要进一步研究多个变量之间的关系，各种实际问题在大多数情况下可以线性化，而由于计算机的发展，线性化了的问题又可以被计算出来，线性代数正是解决这些问题的有力工具。

线性代数的计算方法也是计算数学里一个很重要的内容。

线性代数的含义随数学的发展而不断扩大。线性代数的理论和方法已经渗透到数学的许多分支，同时也是理论物理和理论化学所不可缺少的代数基础知识。

“以直代曲”是人们处理很多数学问题时一个很自然的思想。很多实际问题的处理，最后往往归结为线性问题，它比较容易处理。因此，线性代数在工程技术和国民经济的许多领域都有着广泛的应用，是一门基本的和重要的学科。

如果进入科研领域，你就会发现，只要不是线性的东西，我们基本都不会！线性是人类少数可以研究得非常透彻的数学基础性框架。学好线性代数，你就掌握了绝大多数可解问题的钥匙。

有了这把钥匙，再加上相应的知识补充，你就可以求解相应的问题。可以说，不学线性代数，你就漏过了95%的人类智慧！非线性的问题极为困难，我们并没有足够多的通用的性质和定理用于求解具体问题。如果能够把非线性的问题化为线性的，这是我们一定要走的方向！

事实上，微积分“以直代曲”的思想就是将整体非线性化为局部线性的一个经典的例子，尽管高等数学在定义微分时并没有用到一点线性代数的内容。许多非线性问题的处理――譬如流形、微分几何等，最后往往转化为线性问题。

包括科学研究中，非线性模型通常也可以被近似为线性模型。随着研究对象的复杂化与抽象化，对非线性问题线性化，以及对线性问题的求解，就难免涉及到线性代数的术语和方法了。从这个意义上，线性代数可以被认为是许多近、现代数学分支的共同基础。

参考资料来源：

百度百科-数学

线性代数 非数学作业学习
高等代数，矩阵轮，数值分析 数学专业的数学教材

线性代数非数学作业学习高等代数，矩阵轮，数值分析数学专业的数学教材

线性代数：课程主要是线性代数的基础内容。课程偏向于线性代数工具的应用。
高等代数：线性代数为主要内容，比线性代数课程内容深很多，另外还有一点别的内容，比如多项式等。
矩阵论：高等代数中矩阵基础知识的深化，相当于高等代数的分支。
数值分析：和其他三门不同，这门是应用数学，主要是数值计算的知识。换句话说，怎样计算使得更准确更快，各种计算方法的优缺点等。使用的知识不限于代数学知识，也可以是别的学科知识。

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蠹伊同仁： 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...