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跨专业考研现在已经是常见的一种现象，毕竟研究生的专业基本定位了未来自己的发展方向,有的专业不接受跨专业考研的考生，不是因为专业歧视，而是由于该专业专业性很强，跨专业考生难以胜任以后的学习实验等,有一部分专业是可以接收跨专业考生的，但是须要有一定的基础，否则难以考上研，即使侥幸考上，在以后的学习生涯中也会是一场噩梦，这样跨专业考研就失去了实际的意义。

考研数学：线性代数知识点需要注重哪些？

考研寒假复习已经开始了，数学的基础概念理论知识更需要在起步的时候打好基础，小编为大家整理了考研复习初期一些方法和概念总结，希望能够帮助考研人做好基础备考。

线性代数的概念很多，重要的有：

代数余子式，伴随矩阵，逆矩阵，初等变换与初等矩阵，正交变换与正交矩阵，秩(矩阵、向量组、二次型)，等价(矩阵、向量组)，线性组合与线性表出，线性相关与线性无关，极大线性无关组，基础解系与通解，解的结构与解空间，特征值与特征向量，相似与相似对角化，二次型的标准形与规范形，正定，合同变换与合同矩阵。

往年常有考生没有准确把握住概念的内涵，也没有注意相关概念之间的区别与联系，导致做题时出现错误。

例如，矩阵A=(α1，α2，…，αm)与B=(β1，β2…，βm)等价，意味着经过初等变换可由A得到B，要做到这一点，关键是看秩r(A)与r(B)是否相等，而向量组α1，α2，…αm与β1，β2，…βm等价，说明这两个向量组可以互相线性表出，因而它们有相同的秩，但是向量组有相同的秩时，并不能保证它们必能互相线性表现，也就得不出向量组等价的信息，因此，由向量组α1，α2，…αm与β1，β2，…βm等价，可知矩阵A=(α1，α2，…αm)与B=(β1，β2，…βm)等价，但矩阵A与B等价并不能保证这两个向量组等价。

又如，实对称矩阵A与B合同，即存在可逆矩阵C使CTAC=B，要实现这一点，关键是二次型xTAx与xTBx的正、负惯性指数是否相同，而A与B相似是指有可逆矩阵P使P-1AP=B成立，进而知A与B有相同的特征值，如果特征值相同可知正、负惯性指数相同，但正负惯性指数相同时，并不能保证特征值相同，因此，实对称矩阵A～BAB，即相似是合同的充分条件。

线性代数中运算法则多，应整理清楚不要混淆，基本运算与基本方法要过关，重要的有：

行列式(数字型、字母型)的计算，求逆矩阵，求矩阵的秩，求方阵的幂，求向量组的秩与极大线性无关组，线性相关的判定或求参数，求基础解系，求非齐次线性方程组的通解，求特征值与特征向量(定义法，特征多项式基础解系法)，判断与求相似对角矩阵，用正交变换化实对称矩阵为对角矩阵(亦即用正交变换化二次型为标准形)。

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研究生入学考试分为初试和复试两个部分,考研初试考政治、英语和两科业务课，业务课一为专业课基础课或数学，业务课二为专业综合课,考研复试的主要内容有英语口语、专业综合课程和专业技能,全日制研究生考试科目一般为外国语及专业课综合,考生选择的专业不同，所需完成的考试科目也有所区别。