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教育头条
统计学考研专业课大纲 考研复习
今天小编给大家带来的是高等代数统计学考研专业课大纲，希望看完能够对你有所帮助。
1．考试内容
1. 一元多项式理论：Z大公因式与因式分解，重因式，不可约多项式，复数域上的不可约多项式，实数域上的不可约多项式，有理系域上的不可约多项式，多元多项式环。
2. 行列式：行列式的定义，行列式的计算及性质，Laplace展开定理。
3. 线性方程组理论：Cramer法则，Gauss消元法，维向量的线性相（无）关性，向量组的秩和矩阵的秩，线性方程组有解的判别，线性方程组解的结构。
4. 矩阵：矩阵的混合运算，方阵的行列式，矩阵的逆，矩阵的分块，初等矩阵，正交矩阵，欧几里得空间。
5. 矩阵的相抵与相似：矩阵的相抵，广义逆矩阵，矩阵的相似，矩阵的特征值和特征向量，矩阵可对角化的条件，实对称矩阵的对角化。
6. 二次型：二次型及其标准形，实二次形的规范形，正定二次型与正定矩阵。
7. 线性空间：线性空间的结构，子空间以及子空间的交与和，子空间的直和，线性空间的同构，商空间。
8. 线性映射：线性映射及其运算，线性映射的核与象，线性映射的矩阵表示，线性变换的特征值与特征向量，线性变换的不变子空间，Hamilton-Cayle定理，线性变换的Z小多项式，幂零变换的结构，线性变换的Jordan标准形，线性函数与对偶空间。
9. 具有度量的线性空间：双线性函数，欧几里得空间，正交补和正交投影，正交变换与对称变换，酉空间。
2．考试要求
了解：代数基本定理，复系数与实系数多项式的因式分解定理，高斯引理，广义逆矩阵，线性空间的同构，正交变换。
理解：Laplace展开定理，n维向量的线性相（五）关性，矩阵的秩，矩阵的可逆性，实二次型的分类，线性空间的维数，线性变换的值域与核，线性变换的Jordan标准形。
掌握：行列式的计算，线性方程组解的判别、求解及解的结构，求可逆矩阵的逆矩阵，利用分块方法计算矩阵，求标准正交基，矩阵的对角化，实对称矩阵的对角化，化简二次型的方程，二次形的正（负）定性判别，求线性空间的维数与基底，基变换与坐标变换，子空间的交与和，子空间的直和，求线性变换的不变子空间，Hamilton-Cayle定理，线性变换的Z小多项式，幂零变换的结构，线性变换的Jordan标准形，求线性映射的矩阵表示，线性映射的特征值与特征向量，双线性函数，正交变换与对称变换，
1．考试内容
1. 一元多项式理论：Z大公因式与因式分解，重因式，不可约多项式，复数域上的不可约多项式，实数域上的不可约多项式，有理系域上的不可约多项式，多元多项式环。
2. 行列式：行列式的定义，行列式的计算及性质，Laplace展开定理。
3. 线性方程组理论：Cramer法则，Gauss消元法，维向量的线性相（无）关性，向量组的秩和矩阵的秩，线性方程组有解的判别，线性方程组解的结构。
4. 矩阵：矩阵的混合运算，方阵的行列式，矩阵的逆，矩阵的分块，初等矩阵，正交矩阵，欧几里得空间。
5. 矩阵的相抵与相似：矩阵的相抵，广义逆矩阵，矩阵的相似，矩阵的特征值和特征向量，矩阵可对角化的条件，实对称矩阵的对角化。
6. 二次型：二次型及其标准形，实二次形的规范形，正定二次型与正定矩阵。
7. 线性空间：线性空间的结构，子空间以及子空间的交与和，子空间的直和，线性空间的同构，商空间。
8. 线性映射：线性映射及其运算，线性映射的核与象，线性映射的矩阵表示，线性变换的特征值与特征向量，线性变换的不变子空间，Hamilton-Cayle定理，线性变换的Z小多项式，幂零变换的结构，线性变换的Jordan标准形，线性函数与对偶空间。
9. 具有度量的线性空间：双线性函数，欧几里得空间，正交补和正交投影，正交变换与对称变换，酉空间。
2．考试要求
了解：代数基本定理，复系数与实系数多项式的因式分解定理，高斯引理，广义逆矩阵，线性空间的同构，正交变换。
理解：Laplace展开定理，n维向量的线性相（五）关性，矩阵的秩，矩阵的可逆性，实二次型的分类，线性空间的维数，线性变换的值域与核，线性变换的Jordan标准形。
掌握：行列式的计算，线性方程组解的判别、求解及解的结构，求可逆矩阵的逆矩阵，利用分块方法计算矩阵，求标准正交基，矩阵的对角化，实对称矩阵的对角化，化简二次型的方程，二次形的正（负）定性判别，求线性空间的维数与基底，基变换与坐标变换，子空间的交与和，子空间的直和，求线性变换的不变子空间，Hamilton-Cayle定理，线性变换的Z小多项式，幂零变换的结构，线性变换的Jordan标准形，求线性映射的矩阵表示，线性映射的特征值与特征向量，双线性函数，正交变换与对称变换，
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