線性代數佔考研數學總分值的22%，約34分，以2個選擇題、1個填空題、2個解答題的形式出現。雖然線性代數的考點衆多，但要把這5個題目的分值完全收入囊中，則需要進行重點題型重點突破。
矩陣的秩
矩陣是解決線性方程組的解的有力工具，矩陣也是化簡二次型的方便工具。矩陣理論是線性代數的重點內容，熟悉掌握了矩陣的相關性質與內容，利用其來解決實際應用問題就變得簡單易行。正因爲矩陣理論在整個線性代數中的重要作用，使它變爲考試考查的重點。矩陣由那麼多元素組成，每一個元素都在扮演不同的角色，其中的核心或主角是它的秩!
通過幾十年考研考試命題，命題老師對題目的形式在不斷地完善，這也要求大家深入理解概念，靈活處理理論之間的關係，能變通地解答題目。例如對矩陣秩的理解，對矩陣的秩與向量組的秩之間的關係的理解，對矩陣等價與向量組等價之間區別的理解，對矩陣的秩與方程組的解之間關係的掌握，對含參數的矩陣的處理以及反問題的解決能力等，都需要在對概念理解的基礎上，聯繫地看問題，及時總結結論。
矩陣的特徵值與特徵向量
矩陣的特徵值與特徵向量在將矩陣對角化過程中起着決定作用，也是將二次型標準化、規範化的便捷方式，故特徵值與特徵向量也是考查重點。對於特徵值與特徵向量，須理清其相互關係，也須能根據一些矩陣的特殊性求得其特徵值與特徵向量(例如根據矩陣各行元素之和爲3能夠判斷3是其一個特徵值，元素均爲1的列向量是其對應的特徵向量)，會處理含參數的情況。
線性方程組求解
對線性方程組的求解總是通過矩陣來處理，含參數的方程組是考查的重點，對方程組解的結構及有解的條件須熟悉。例如2010年第20題(數學二爲22題)，已知三元非齊次線性方程組存在2個不同的解，求其中的參數並求方程組的通解。此題的關鍵是確定參數!而所有信息完全隱含在"AX=b存在2個不同的`解"這句話中。由此可以得到齊次方程組有非0解，係數矩陣降秩，行列式爲0，可求得矩陣中的參數;非齊次方程組有解故係數矩陣與增廣矩陣同秩可確定唯一參數及b中的參數。至於確定參數後再求解非齊次方程組就變得非常簡單了。
二次型標準化與正定判斷
二次型的標準化與矩陣對角化緊密相連，即與矩陣的特徵值與特徵向量緊密聯繫。這裏需要掌握一些處理含參數矩陣的方法以便運算中節省時間。正定二次型有很優秀的性質，但畢竟這是一類特殊矩陣，判斷一個矩陣是否屬於這個特殊類，可以使用正定矩陣的幾個充要條件，例如二次型矩陣的特徵值是否全大於0，順序主子式是否均大於0等，但前者更常用一些。
歷年考研數學真題解析線性代數命題特點解析
考研數學是研究生招生入學考試中通過筆試的形式對考生數學功底的考查，從近幾年的考研數學歷年真題分析結果來看，可以得出一個結論：線性代數的難度在高數和概率統計之間，且大多數的同學認爲線性代數試題難度不大，就是計算量稍微偏大點，線代代數的考查是對基本方法的考查，但是往往在做題過程中需要利用一些性質進行輔助解決。
線性代數的學科特點是知識點之間的綜合性比較強，這也是它本身的一個難點。這就需要同學們在複習過程中，注意對於知識點間的關聯性進行對比着學習，有助於鞏固知識點且不易混淆。
總體來說，線性代數主要包括六部分的內容，行列式、矩陣、向量、線性方程組、特徵值與特徵向量、二次型。
一、行列式部分，熟練掌握行列式的計算。
行列式實質上是一個數或含有字母的式子，如何把這個數算出來，一般情況下很少用行列式的定義進行求解，而往往採用行列式的性質將其化成上或下三角行列式進行計算，或是採用降階法(按行或按列展開定理)，甚至有時兩種方法同時用。此外範德蒙行列式也是需要掌握的。行列式的考查方式分爲低階的數字型矩陣和高階抽象行列式的計算、含參數的行列式的計算等等。同學們只要掌握了基本方法即可。
二、矩陣部分，重視矩陣運算，掌握矩陣秩的應用。
通過考研數學歷年真題分類統計與考點分佈，矩陣部分的考點集中在逆矩陣、伴隨矩陣、矩陣的秩及矩陣方程的考查。此外，含隨矩陣的矩陣方程，矩陣與行列式的關係、逆矩陣的求法也是考生需要掌握的知識點。涉及秩的應用，包含秩與矩陣可逆的關係，矩陣及其伴隨矩陣秩之間的關係，矩陣的秩與向量組的秩之間的關係，矩陣等價與向量組等價的區別與聯繫，係數矩陣的秩與方程組的解之間關係的分析。
三、向量部分，理解相關無關概念，靈活進行判定。
向量組的線性相關問題是向量部分的重中之重，也是考研線性代數每年必出的考點。要求考生掌握線性相關、線性表出、線性無關的定義。以及如何判斷向量組線性相關及線性無關的方法。 向量組的秩和極大無關組以及向量組等價這些重要的知識點要求同學們一定一定掌握到位。
這是線性代數前三個內容的命題特點，而行列式的矩陣是整個線性代數的基礎，對於行列式的計算及矩陣的運算與一些重要的性質與結論請考生朋友們一定要務必掌握，否則的話，對於後面四部分的學習會越學越難，希望同學們在複習過程中一定注意前面內容的複習，爲後面的考研數學複習打好基礎。
前面我們已經分析過，考研數學線性代數這門學科整體的特點是知識點之間的綜合性比較強，有些概念較爲抽象，這也是大部分考生認爲考研數學線性代數不好學，根本找不到複習的頭緒，做題時也是一頭霧水，不知道怎麼分析考慮。
這裏，老師要求大家在學習過程中一定要注意知識間之間的關聯性，理解概率的實質。如：矩陣的秩與向量組的秩之間的關聯，矩陣等價與向量組等價的區別，矩陣等價、相似、合同三者之間的區別與聯繫、矩陣相似對角化與實對稱矩陣正交變換對角化二者之間的區別與聯繫等等。若是同學們對於上面的問題根本分不清楚，則說明大家對於基本概念、基本方法還沒有完全理解透徹。不過，大家也不要太焦急，希望同學們在後期的複習過程中對於基本概念、基本方法要多加理解和體會，學習一定要有心得。
下面我們分析一下後面三部分的內容，線性方程組、特徵值與特徵向量、二次型的命題特點。
線性方程組，會求兩類方程組的解。線性方程組是線性代數這麼學科的核心和樞紐，很多問題的解決都離不開解方程組。因而線性方程組解的問題是每年必考的知識點。對於齊次線性方程組，我們需要掌握基礎解系的概念，以及如何求一個方程組的基礎解系。清楚明瞭基礎解系所含線性無關解向量的個數和係數矩陣的秩之間的關係。會判斷非齊次線性方程組的解的情況，掌握其求解的方法。此外，考生還需要掌握非齊次線性方程組與其對應的齊次線性方程組的解結構之間的關係。
特徵值與特徵向量，掌握矩陣對角化的方法。這一部分是理論性較強的，理解特徵值與特徵向量的定義及性質，矩陣相似的定義，矩陣對角化的定義。同學們還需掌握求矩陣特徵值與特徵向量的基本方法。會判斷一個矩陣是否可以對角化，若可以的話，需要把相應的可逆矩陣P求出來。還需要注意矩陣及其關聯矩陣(轉置、逆、伴隨、相似)的特徵值與特徵向量的關係。反問題也是喜歡考查的一類題型，已知矩陣的特徵值與特徵向量，反求矩陣A。
二次型，理解二次型標準化的過程，掌握實對稱矩陣的對角化。二次型幾乎是每年必考的一道大題，一般考查的是採用正交變換法將二次型標準化。掌握二次型的標準形與規範型之間的區別與聯繫。會判斷二次型是否正定的一般方法。討論矩陣等價、相似、合同的關係。
雖然線性代數在考研數學考試試卷中僅有5題，佔有34分的分值，但是這34分也不是很輕鬆就能拿下的。同學們在複習過程中需要對於基礎知識點理解透徹，做考研數學題過程中多分析總結。
2016考研數學概率解題9大常用思路
在考研數學一和考研數學三中，概率論與數理統計部分大約佔22%，雖然所佔比重較小，但是大家在複習的時候，一樣會感到困難重重，特別是在做習題以及解決實際應用方面遇到的困難會更多一些。爲了幫助大家在解題時更輕鬆一點，小編給大家分享一些考研數學概率解題常用思路集錦。
1、如果要求的是若干事件中“至少”有一個發生的概率，則馬上聯想到概率加法公式;當事件組相互獨立時，用對立事件的概率公式。
2、若給出的試驗可分解成(0-1)的n重獨立重複試驗，則馬上聯想到Bernoulli試驗，及其概率計算公式
3、若某事件是伴隨着一個完備事件組的發生而發生，則馬上聯想到該事件的發生概率是用全概率公式計算。關鍵：尋找完備事件組。
4、若題設中給出隨機變量X~N則馬上聯想到標準化~N(0，1)來處理有關問題。
5、求二維隨機變量(X，Y)的邊緣分佈密度的問題，應該馬上聯想到先畫出使聯合分佈密度的區域，然後定出X的變化區間，再在該區間內畫一條//y軸的直線，先與區域邊界相交的爲y的下限，後者爲上限，而的求法類似。
6、欲求二維隨機變量(X，Y)滿足條件Y≥g(X)或(Y≤g(X))的概率，應該馬上聯想到二重積分的計算，其積分域D是由聯合密度的平面區域及滿足Y≥g(X)或(Y≤g(X))的區域的公共部分。
7、涉及n次試驗某事件發生的次數X的數字特徵的問題，馬上要聯想到對X作(0-1)分解。即令
8、凡求解各概率分佈已知的若干個獨立隨機變量組成的系統滿足某種關係的概率(或已知概率求隨機變量個數)的問題，馬上聯想到用中心極限定理處理。
9、若爲總體X的一組簡單隨機樣本，則凡是涉及到統計量的分佈問題，一般聯想到用分佈，t分佈和F分佈的定義進行討論。
2016考研數學線性代數知識點整理
第一章行列式
1、行列式的定義
2、行列式的性質
3、特殊行列式的值
4、行列式展開定理
5、抽象行列式的計算
第二章矩陣
1、矩陣的定義及線性運算
2、乘法
3、矩陣方冪
4、轉置
5、逆矩陣的概念和性質
6、伴隨矩陣
7、分塊矩陣及其運算
8、矩陣的初等變換與初等矩陣
9、矩陣的等價
10、矩陣的秩
第三章向量
1、向量的概念及其運算
2、向量的線性組合與線性表出
3、等價向量組
4、向量組的線性相關與線性無關
5、極大線性無關組與向量組的秩
6、內積與施密特正交化
7、n維向量空間(數學一)
第四章線性方程組
1、線性方程組的克萊姆法則
2、齊次線性方程組有非零解的判定條件
3、非齊次線性方程組有解的判定條件
4、線性方程組解的結構
第五章矩陣的特徵值和特徵向量
1、矩陣的特徵值和特徵向量的概念和性質
2、相似矩陣的概念及性質
3、矩陣的相似對角化
4、實對稱矩陣的特徵值、特徵向量及其相似對角矩陣
第六章二次型
1、二次型及其矩陣表示
2、合同變換與合同矩陣
3、二次型的秩
4、二次型的標準型和規範型
5、慣性定理
6、用正交變換和配方法化二次型爲標準型
7、正定二次型及其判定