某些逃出考试的魔爪，脱离高三苦海不久的同学们，都在心里暗暗发誓，我一定要在大学生活里彻底放飞自我，弥补之前吃过的苦，重新做回自己！
稍等同学，咱这想法略微有点子危险……..
且不说大学教授那严肃对待每一门考试的负责态度让你无水可划，无鱼可摸，那大学里的每门专业课的难度可不是吃素的喔～
对于咱们理工科同学们来说，一定要打好学科基础，才能更轻松的应对专业课。
线性代数作为美国大学中数学、工程、物理和统计等很多专业的必修基础课程，是非常重要的数学学科，在不同学科和行业中都有广泛应用，捍卫自己的GPA，从了解线性代数开始。
小编今天帮大家整理了线性代数的相关信息，包括了学科介绍、相关专业与学科推荐度、学习教材推荐三个方面，让大家对线性代数有一个清晰的认识，话不多说，直接上干货啦！
线性代数学科介绍
1.线性方程组（Linear System）
学习线性代数，都是从学习线性方程组开始的。二元或者三元一次方程组是我们用过去的知识就可以解决的问题，但当未知数的个数变成无穷多个时，我们就需要采用线性方程组的思维去进行运算。对线性方程组的掌握既是学习线性代数的开端，也是对线性代数独有的思维模式的最初体验。
2.矩阵（Matrix）
尽管线性方程组使我们进行多未知数的计算得到了一定程度的简便，但计算大量线性方程组时，为了方便计算庞大的数字，我们还需要按照一定规律把计算中涉及的数值平铺，这也就形成了矩阵。矩阵的存在缓解了很大的信息传输压力。
3.向量 （Vector）
进一步简化矩阵，我们可以将矩阵中的某一行/一列视为向量，就好比物理学中，在一些特殊生活状态下，要考虑的方向性的问题。向量是研究问题时一个非常基本的方式。
向量不止局限于二维平面的两个方向，它还可以是三维、多维的，例如在运动中，向量可以指向左右、上下、前后甚至更多方向。
4.行列式(Determinant)
国内线性代数教材中的开篇——行列式。行列式是指向量和向量结合所形成的几何空间的形态，在学习时需要运用较多的空间想象能力。行列式的意义在于，当我们需要进行维度超过我们想象空间的运算时，行列式能够将这种空间转变为我们能够理解的数值。
总的来说，在线性代数中，我们会研究在平面或空间中线性关系的运算，并在此期间探究空间的构型或是运算规律。
线性代数专业及学科推荐度
理工科专业基本都需要用到线性代数，尤其是涉及到编程的专业，一定要学明白哦。此外像统计、经济学等学科也需要先拥有线性代数基础。
大家可以到自己学校的官网查看，校方对线性代数是如何要求的，包括要学习什么样的内容。
迭代型运算的实际运用
（一起来试试看~）
尽管这只是一个分糖果的问题，计算量却非常大。其中需要用到的就是迭代型运算，这在计算中是非常常见的一种运算了，相当于根据问题总结出一个运算规律，再由计算机执行运算规律。我们将逻辑分析的运算替换成迭代型运算，交由计算机处理，以此解决一些手算计算量非常庞大的问题。
这种迭代型运算在计算经济问题时可能用到，例如预测商场的未来利润。
（和你的想法相似吗）
此外，只要和一些工程相关，涉及到结构力学的问题，都可能会涉及到这样迭代型的计算。
以挖矿为例，可能很多同学都曾听过因矿井塌方造成的人员伤亡事故。如何避免矿井塌方，保障矿工生命安全，也需要用到线性代数的知识。
挖矿时我们需要将力施加于山体，山体的每一个点或是每一块石头受到力的影响都是不同的。通过计算对不同点施加力后力的传导方向和强度，可以逐步预测选择下一步挖在哪里可以最大程度上避免塌方的出现，以此最大程度保障安全。
关联型计算的实际应用
例如我们设计机器人拿杯子的动作，机器人get到杯子的位置很简单，但是怎样去拿，在程序设计上就非常困难。
对于机器人每一个关节的位置可能都涉及到多个矩阵或是向量的计算，并且这个计算甚至还会在一个三维甚至更高的维度空间中进行，因此会需要我们实现多个平行数据的计算，这就需要进行关联型计算。
如果同学未来需要学计算机或是对这方向感兴趣，那么线性代数的学习是必不可少的。
线性代数教材推荐
Linear Algebra and its application
这本书被多所大学收录使用，适合初学者用来学习，优点在于它编写的非常直观，便于阅读，在学习知识点的时候，会感觉压力没有那么大，list列举的也足够的多，这本书总共有10章但不需要都学完。
Applied Linear Algebra and Matrix Analysis
在数学领域的学科中流传着这样一句话，：“托马斯出品，必出精品”。不止是微积分等学科的教材，托马斯所编写的线性代数教材也值得同学们去学习。
以上这两本教材是老师本身比较推荐的，这两本教材学习顺序相对来讲更契合大家的基本的状态。
因为每个老师讲解的章节顺序会可能有所不同，所用的教材章节也会有所差别，但章节知识点之间的联系是很紧密的，在学习的时候，要去理解每个章节之间的联系，做好自己的辨析。
好啦，以上就是线性代数的扫盲内容啦，相信你看完一定对线性代数这门课程有了一个清晰的认识～祝大家都有个开心的大学旅程！
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