为什么大学要学线性代数有什么用

[上大学有什么用]上大学有什么用？文/周文慧我还小的时候，村里人便叫我大学生，因为他们觉得爱看书的孩子一定能考上大学。在他们眼中，中国只有两所大学，一个叫清华，一个叫北大。这是好事，也是坏事，...+阅读

为什么大学要学线性代数有什么用？我是国贸专业的

我本科是学数学专业的，有个国贸的小师妹。看了下她的国贸书。

经济学往高了做都是数学模型，所以要坚信只有数学基础好的才能去做金融。你学国贸肯定学了凯恩斯的各种模型，也学了管理经济学或是计量经济学中的规模效益递减原理等。这些原理都是通过数学的微积分原理得到的，你们学习的叫高等数学。以此为基础，国贸的李嘉图模型等等也都是建立在数学工具的基础上的，我现在看李嘉图模型就完全能够推导出来。

再说线性代数，你以后读研或者发论文做研究，对高深的经济学理论学习或者对数据进行整理分析，常常会用到回归分析等线性方法（例如DEA方法，线性回归分析），如果你不懂线性代数，怎么能够看得懂经济学结论背后的深刻含义呢？大体就像小商小贩的首先要认识钱是什么会算加减法吧。。

如果你只认为国贸理论的学习一点用都没有。到时候背背书考个报关员，混一个国贸企业的经理什么的那就另当别论了。

线性代数在经济类304数学四考研中的地位

占总分值的25%左右！具体考试内容如下：线性代数

一、行列式考试内容行列式的概念和基本性质行列式按行（列）展开定理克莱姆（Crammer）法则考试要求 1.理解N 阶行列式的概念。 2.掌握行列式的性质，会应用行列式的性质和行列式按行（列）展开定理计算行列式。 3.会用克莱姆法则解线性方程组。

二、矩阵考试内容矩阵的概念单位矩阵、对角矩阵、数量矩阵、三角矩阵和对称矩阵矩阵的和数与矩阵的积矩阵与矩阵的积矩阵的转置逆矩阵的概念和性质矩阵的伴随矩阵矩阵的初等变换初等矩阵分块矩阵及其运算矩阵的秩考试要求 1.理解矩阵的概念，了解几种特殊矩阵的定义和性质。 2.掌握矩阵的加法、数乘和乘法以及它们的运算法则；掌握矩阵转置的性质；掌握方阵乘积的行列式的性质。 3.理解逆矩阵的概念，掌握逆矩阵的性质。会用伴随矩阵求矩阵的逆。 4.了解矩阵的初等变换和初等矩阵的概念；理解矩阵的秩的概念，会用初等变换求矩阵的逆和秩。 5.了解分块矩阵的概念，掌握分块矩阵的运算法则。

三、向量考试内容向量的概念向量的和数与向量的积向量的线性组合与线性表示向量组线性相关与线性无关的概念、性质和判别法向量组的极大线性无关组向量组的秩考试要求 1.了解向量的概念。掌握向量的加法和数乘的运算法则。 2.人理解向量的线性组合与线性表示、向量组线性相关、线性元关等概念，掌握向量组线性相关、线性无关的有关性质及判别法。 3.理解向量组的极大无关组的概念，掌握求向量组的极大无夫组的方法。 4.理解向量组的秩的概念，了解矩阵的秩与其行（列）向量组的秩之间的关系，会求向量组的秩。

四、线性方程组考试内容线性方程组的解线性方程组有解和尤解的判定齐次线性方程组的基础解系和通解非齐次线性方程组的解与相应的齐次线性方程组（导出组）的解之间的关系非齐次线性方程组的通解考试要求 1.理解线性方程组解的概念，掌握线性方程组有解和无解的判定方法。 2.理解齐次线性方程组的基础解系的概念，掌握齐次线性方程组的基础解系和通解的求法。 3.掌握非齐次线性方程组的通解的求法，会用其特解及相应的导出组的基础解系表示非齐次线性方程组的通解。

五、矩阵的特征值和特征向量考试内容矩阵的特征值和特征向量的概念相似矩阵矩阵的相似对角矩阵实对称矩阵的特征值和特征向量考试要求 1.理解矩阵的特征值、特征向量等概念，掌握矩阵特征值的性质。掌握求矩阵的特征值和特征向量的方法。 2.理解矩阵相似的概念，掌握相似矩阵的性质；了解矩阵可对角化的充分条件和必要条件，掌握将矩阵化为相似对角矩阵的方法。 3.了解实对称矩阵的特征值和特征向量的性质。

线性代数有什么用

线性代数在数学、物理学和技术学科中有各种重要应用，因而它在各种代数分支中占居首要地位。在计算机广泛应用的今天，计算机图形学、计算机辅助设计、密码学、虚拟现实等技术无不以线性代数为其理论和算法基础的一部分。线性代数所体现的几何观念与代数方法之间的联系，从具体概念抽象出来的公理化方法以及严谨的逻辑推证、巧妙的归纳综合等，对于强化人们的数学训练，增益科学智能是非常有用的。随着科学的发展，我们不仅要研究单个变量之间的关系，还要进一步研究多个变量之间的关系，各种实际问题在大多数情况下可以线性化，而由于计算机的发展，线性化了的问题又可以计算出来，线性代数正是解决这些问题的有力工具。

线性代数的含义随数学的发展而不断扩大。线性代数的理论和方法已经渗透到数学的许多分支，同时也是理论物理和理论化学所不可缺少的代数基础知识。

“以直代曲”是人们处理很多数学问题时一个很自然的思想。很多实际问题的处理，最后往往归结为线性问题，它比较容易处理。因此，线性代数在工程技术和国民经济的许多领域都有着广泛的应用，是一门基本的和重要的学科。线性代数的计算方法是计算数学里一个很重要的内容。

经济学中的数学

一、数学对现代经济学研究和发展的影响随着经济学发展以及研究的深化，经济学家们逐渐认识到，在考虑和研究问题时，要求具有逻辑严谨的理论分析模型和通过计量分析方法进行实证检验，需要完全弄清楚一个结论成立需要哪些具体条件。单纯依靠文字描述进行推理分析，不能保证对所研究问题前提的规范性及推理逻辑的一致性和严密性，也不能保证其研究结论的准确性、易证实性和理论体系的严密。

这样以数学和数理统计作为基本的分析工具就成为现代经济学研究中最重要的分析工具之一。每个学习现代经济学和从事现代经济学研究的人必须掌握必要的数学和数理统计知识。现代经济学中几乎每个领域或多或少都要用到数学、数理统计及计量经济学方面的知识，而且不了解相关的数学知识，就很难准确理解概念的内涵，也就无法对相关的问题进行讨论，更谈不上自己做研究，给出结论时所需要的边界条件或约束条件。

理解概念是学习一门学科，分析某一问题的前提。如果想要学好现代经济学，从事现代经济学的研究，就需要掌握必要的数学。

二、数学在经济学应用中的意义如果经济学没有采用数学，经济学就不可能成为现代经济学。许多经济学概念是需要用数学来定义，经济行为和经济现象也主要是通过运用数学语言来分析和研究的。用数学语言来表达关于经济环境和个人行为方式的假设，用数学表达式来表示每个经济变量和经济规则间的逻辑关系，通过建立数学模型来研究经济问题，并且按照数学的语言逻辑地推导结论。

因此，不了解相关的数学知识，就很难准确理解概念的内涵，也就无法对相关的问题进行讨论。数学在理论分析中的作用是：

（1）使得所用语言更加精确和精炼，假设前提条件的陈述更加清楚，这样可以减少许多由于定义不清所造成的争议；

（2）分析的逻辑更加严谨，并且清楚地阐明了一个经济结论成立的边界和适应范围，给出了一个理论结论成立的确切条件；

（3）利用数学有利于得到不是那么直观就得到的结果；

（4）它可改进或推广已有的经济理论。

三、数学在经济学中应用的局限性首先，经济学不是数学，数学在经济学中只是作为一种工具被用来考虑或研究经济行为和经济现象。数学作为工具和方法必须在经济理论的合理框架中才能真正发挥其应有作用而不能将之替代经济学。其次，经济理论的发展要从自身独有的研究视角出发去研究、分析现实经济活动内在的本质和规律。经济学中运用的任何数学方法，离不开一定的假设条件它不是无条件地适用于任何场所，而是有条件适用于特定的领域。

再次，数学计量分析方法只是执行经济理论方法的工具之一，而不是惟一的工具。经济学过分对数学的依赖会导致经济研究的资源误置和经济研究向度的单一化从而不利于经济学的发展

四、数学和经济学关系中几点误区1.否定数学在经济学中的作用。国内有的经济学家认为产生经济思想非常重要从而否定数学的作用，否定技术性比较强的成果。

我们不否认经济思想的重要性，但如果没有数学作为工具，一般来说无法保证自己的经济思想或结论是否严谨，有没有错误的应用。现代经济学已经成为一门非常严谨的社会科学学科。没有严谨的讨论，你的思想或结果就不会被别人承认。也有人认为用数学来研究的经济问题就是远离现实。其实经济学里面用数学讨论的绝大部分问题都是来源于现实世界，非常具有现实性和指导性。

2.经济学数学化过分倾向。经济学数学化的过分倾向束缚了人们解决问越的思路，限制了人们寻求其他有效的解决方法，从而一定程度上阻碍了经济学的研究与发展。经济学是研究资源配置及社会经济关系的一门科学，它既有社会科学属性，又有自然科学属性。为了资源配置更合理有效，经济学有必要借助数学思维工具。