1樓：伊芸
反正我覺得好精妙。各行各業都有矩陣的妙用。像我這種特別喜歡實用數學的人特別喜歡讀矩陣大全。
就是比較破碎化。第一次讀未知量是矩陣二元一次方程解法感覺渾身出汗，然後空虛，讀不出是怎麼有如此精妙的解法。
2樓：moonlightmath
矩陣幾乎是最重要的工具，單純研究線性對映（線性空間之間的同態）而不借助矩陣很快會遇到困難。
然而線性空間有一組基，知道了基的對映資訊，也就知道（有限維）線性空間的對映資訊，而這些資訊可以用矩陣的方式表達。（具體參考教科書）
具象的矩陣將抽象的對映變得更易於表達，運算，乃至應用，也是線性代數作為不止數學專業學習的重要原因。
我是貼吧式的回答…還沒適應過來
3樓：
我覺得矩陣是一張數表，描述了一種關係。
可以是描述方程組，也可以是數的位置關係，比如影象。
當然還可以是其他的東西，所以矩陣應該還蠻強的。
4樓：
你都說了，是線代書。
模是抽象代數的內容啊。
你總不能在一般的數學分析中講德拉姆上同調吧。
高觀點的數分高代是能這麼將的，但是受眾不同
5樓：
模論只是線性代數在乙個方向上的深化，對這方向感興趣可以繼續往下學，但要求線性代數只往這方向寫那就有點過分了。矩陣真是個非常有用的東西，不僅理論豐富，而且還能進行計算，應用廣泛。對於適當的問題選擇恰當的方法與視角，而不是偏執於一法，才是正途。
線性代數是基礎科目，什麼寫法最好都有，學自己感興趣的就好。
6樓：
我也感覺感覺國內線代教材還是太偏工科應用了，計算技巧過多，高度太低。 把線代和抽代割離了。線性空間本來是banach空間(分析性質)，運算元代數(代數性質)的很好例子，很多結果很容易推廣到高觀點來看。
結果國內都不講這塊。而是把線性代數和抽象代數分開來講，線代作為抽代的基礎和例子。群，線性空間，模，banach空間的觀點相對少。
樓主要是數學系的話，建議刷一下柯斯特利金，范德瓦爾登，artin。
如果不是數學系，個人覺得沒必要在抽象代數上下那麼多功夫了。好好學矩陣，矩陣應用極其廣泛。矩陣其實就是2階協變張量，n^2個自由度，攜帶的資訊量很大。
而自然界中線性的過程不少(線性代表自然界的某種對稱性，各元素之間的關係是平等的)而矩陣可以描述線性變換:線性規劃，計算機圖形學，統計…關於應用可以翻一下lax的《線性代數及其應用》
線性代數有什麼用？學習線性代數的意義在哪？
陳曉藝 最核心的就是解方程，尤其是涉及大量運算的各類微分方程。提出的矩陣，秩，特徵值，特徵向量，標準型，二次型，基變換，座標變換等都是為了解方程更加方便。不要小看了解方程，快速解方程對於控制原理，有限元，科學計算，幾乎涉及了理工科的方方面面。在學習線性代數的時候有這個思想是很好的，核心目的就是解方程...
學習線性代數時，花費大量時間手算矩陣的意義何在？
你看起來好小 如果只是大量計算不過腦子的話其實沒有太大意義，無非加深印象。但是，如果自己能從計算裡體會出一些規律 比如左行右列或者塊運算之類 的話，對於理解後續的矩陣其他變換和性質有好處。個人經驗，比如，在建立模型 Y ABC 後需要考慮B矩陣中某個元素的改變對於Y的影響 不重新進行整體運算的情況下...
線性代數中關於基礎解系的問題
天下無難課 選擇題沒細看，只回答最後一問，為啥a與a a是線性無關的呢？對於兩個向量，若它們不共線，那就是線性無關的。從題目看，和 是齊次方程的基礎解系，那意思就是它們是解空間的兩個基向量。按這意思，它們兩是不共線的。如果兩個向量不共線，把它們兩個做組合的結果不必然地與其中任何乙個共線，就是對於 k...