线性代数不仅是在数学学科中是一门基础课，在其他学科中也得到很多应用。正如电影《Matrix》(黑客帝国）中描述的，矩阵是信息存储的核心，绝大多数的数据都以矩阵的方式存储的。矩阵是统计软件中数据处理的基本结构，数据的录入、分析以及输出都是以矩阵方式显示的。诺贝尔奖获得者列昂惕夫的投入产出模型是一个直接使用线性代数方程组模型的案例。特征值特征向量、二次型在统计分析和经济模型分析中也有很多应用。

  线性代数是大学数学中的一门基础学科，内容包括行列式、矩阵、向量、线性方程组、特征值特征向量以及二次型。第一章行列式的主要内容有行列式的定义、性质、展开定理以及克莱姆法则；第二章矩阵的主要内容有矩阵概念、逆矩阵、分块矩阵和矩阵初等变换；第三章向量的主要内容有向量的概念、线性表示、线性相关和线性无关、极大线性无关组；第四章线性方程组的主要内容有消元法、齐次和非齐次线性方程组解的结构；第五章特征值特征向量的主要内容有特征值特征向量的概念、相似矩阵与矩阵相似对角化、实对称矩阵的对角化；第六章二次型的主要内容有二次型的概念、标准形和规范形、正定矩阵。

单元测试成绩占40%，期末测试成绩占50%，平时参与讨论占10%。

总成绩60分及以上为合格；总成绩85分及以上为优秀。

1. 刘丽,韩本三. 高等代数,第一版，2018，科学出版社.

2. David C. Lay. 线性代数及其应用，第四版，刘深泉等译，机械工业出版社.

3. 同济大学数学系. 线性代数，第六版，高等教育出版社.

4. 同济大学数学系. 线性代数学习辅导与习题全解，第六版，高等教育出版社.