從往年線性代數的得分狀況來看，不太理想！那麼問題出在**呢？其中一部分原因是考生對線性代數本身知識點的特點缺乏正確認識。
具體從這個角度闡述線性代數的特徵，提出相應的複習建議。
首先，回顧線性代數的主要組成部分，由行列式、矩陣、向量、線性方程組、特徵值特徵向量、二次型六個知識點組成。基於以上幾個板塊，線性代數具有以下特點。
第一，概念是抽象的。
這是複習之初，考生們面臨的第一道坎。例如，矩陣的秩序，即矩陣非零子式的最高端段，這是巢狀的定義，要理解這個概念，必須把握什麼是子式。其次，要求矩陣的秩序，對於具體的矩陣，可以根據定義進行要求，但是在考試中更加重視抽象矩陣秩序的追求方法，很多考生不能動手，因為秩序的概念完全沒有把握。因此，在早期的複習中，我希望每個人都能掌握一些相對抽象的核心概念，除了上述有序概念之外，非常大的線性無關組和基本解決系統也是考試中非常重要的考試點。
第二，概念多，性質多，定理多。
例如，關於矩陣，有類似矩陣、合同矩陣、正定矩陣、正交矩陣、伴隨矩陣等。在向量部分，向量組線性相關的性質是10個。知識點的細節在看不見的情況下增加了考生的記憶壓力，所以在複習過程中要注意這一點。
第三，知識點聯絡緊密，對知識點的考察偏向綜合性。
以上介紹的秩序這一概念，對於具體矩陣的秩序，我們通常對矩陣進行初步變化的階梯型，根據階梯型中非零行的數量進行抽象，一方面可以利用定義進行判斷，另外，如果與向量相結合，則可以根據向量的關聯性和向量組的秩序進行判斷，如果與線性方程相結合，則可以根據基礎解系所含的向量的數量進行判斷，也可以根據矩陣(方陣)的非零特徵值的數量等方法進行判斷。因此，我們不僅要把握秩序本身的概念，還要把握知識點之間的聯絡，這是學好線代的關鍵之一。那麼，考生在複習整個線性代數時，要不斷總結，找出聯絡，解決考點綜合問題。
第四，計算量大。
線性代數的另乙個明顯特徵是計算量大，這裡通常出現在解答問題中，對於選擇問題和填空問題這個小問題，計算量一般適中，如果學生們在解決問題的過程中發現小問題的時間大的話，學生們解決問題的想法成為問題的可能性很高。在這裡，我們主要談論解答中計算量大的問題型別，計算量大的主要有兩種問題型別。一是線性方程組和與線性方程組密切相關的向量調查，二是相似的對角化，這兩個計算量最大，特別是後者，通常追求特徵值，追求特徵向量，可能需要相似的對角化正交矩陣。只是簡單的運算，但運算次數多的話，容易犯錯誤是考生在考試中失分的另乙個重要因素！
第五，推理證明書。
線性代數也考察學生的推理論證能力，但從實際得分可以看出很多考生在這方面的能力不足，特別是處理應用問題和證明問題的能力不足。這方面的能力是學生們自己總結常考題型和相應的解題思路和方法，有意識地鍛鍊自己的能力，不要在考試中失分。
根據上述考試數學線性代數的特點，考生們可以在複習過程中根據自己的實際情況進行調整。
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