1楼：匿名用户
除了让大脑不僵化，动脑筋有益思维的发展，对于平常的学生和上班族、打工者、老板、经理包括酒店小姐等等没有任何实际运用价值。
线性代数到底有什么用？
2楼：不是苦瓜是什么
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被计算出来，线性代数正是解决这些问题的有力工具。线性代数的计算方法也是计算数学里一个很重要的内容。
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。
现代线性代数已经扩展到研究任意或无限维空间。一个维数为 n 的向量空间叫做n 维空间。在二维和三维空间中大多数有用的结论可以扩展到这些高维空间。
尽管许多人不容易想象n 维空间中的向量，这样的向量（即n 元组）用来表示数据非常有效。
由于作为 n 元组，向量是n 个元素的“有序”列表，大多数人可以在这种框架中有效地概括和操纵数据。
比如，在经济学中可以使用 8 维向量来表示 8 个国家的国民生产总值（gnp）。当所有国家的顺序排定之后，比如（中国、美国、英国、法国、德国、西班牙、印度、澳大利亚），可以使用向量（v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8）显示这些国家某一年各自的 gnp。这里，每个国家的 gnp 都在各自的位置上。
3楼：热心网友
线性代数是一个很神奇的东西，线性代数方法是使用线性观点看待问题，并用线性代数的语言
描述它、解决它（必要时可使用矩阵运算）的方法。这是数学与工程学中最主要的应用之一。其
实，所有的高深数学究其根本都离不开线性代数甚至是矩阵。只是我们大学学的都很浅，只是作为
了解而已，只有以后真正要搞研究的人才会深入的学习。
拓展资料:
,线性代数是数学的一个分支，它的研究对象是向量，向量空间（或称线性空间），线性变换和
有限维的线性方程组。向量空间是现代数学的一个重要课题；因而，线性代数被广泛地应用于抽象
代数和泛函分析中；通过解析几何，线性代数得以被具体表示。线性代数的理论已被泛化为算子理论。
4楼：小地主坚持一下
回答这个问题必须等你碰到实际的工程问题，或者类似的模拟工程场景时才好说清楚,而不能直接从数学本身去回答!因为专业太多,仅以我国快速发展高铁为例回答。高铁高速运行于路轨,振动是躲不开的问题,必须将振幅限制在可控范围内。
土木工程师很容易根据动力学方程建立起振动方程组,并求解出列车经过时各处钢轨的振幅。振动方程组可能很复杂，是非线性的,是时变的,但总可以变形简化为简单的线性方程组,这时你学习的线性代数解方程的方法就派上用场。当你利用线性代数知识，得出一组解,分析一通，得出振幅超标需要改进,岂不美哉？
再回到问题的开始。从数学角度讲,线性代数是高等数学的补充,是数学工具，是复杂问题简单化后数学工具。从哲学角度讲，自然界问题分为线性问题和非线性问题,非线性问题总可以在一定范围内通过转化和简化变为线性问题。
最直接的回答，线性代数是解线性方程组的。能判断是否有解、唯一解还是多个解。如果你是大学生，那线性代数的作用就仅限于考试和毕设时将实际问题变为线性方程组后的求解。
5楼：匿名用户
线性代数是一种代数，是研究基本结构的。这门课一开始介绍了行列式，矩阵，多项式等简单概念，随后即对这些简单事物进行抽象，把它们概括为线性空间，线性空间相对来说就是很抽象的概念了，它也是线性代数主要研究的问题。
围绕着线性空间我们可以一系列讨论，这些讨论主要是围绕着线性空间上的映射进行的，其中有两种重要的线性映射，就是线性变换和线性函数。线性变换就是线性空间到自身的映射。线性函数就是线性空间到数域上的映射。
由线性变换这个课题，我们讨论了矩阵相似理论以及矩阵在相似下的jordan标准型，这里面蕴含着矩阵特征值，特征向量，最小多项式理论，空间第一分解定理还有空间第二分解定理。内容较为丰富。
由线性函数这个课题，我们讨论了对偶空间，双线性函数。双线性函数可以具体化为一个矩阵，对称双线性函数又与二次型密切相关，而二次型又与解析几何密切相关。反对称双线性函数与辛空间有关。
而正定双线性函数又和euclid空间有关。
线性代数在物理中非常有用，尤其是张量和辛空间的研究。相对论几乎就是建立在这种语言基础上的。
6楼：匿名用户
那要看你是什么专业了，如果是计算机啊，物理什么的，在学专业课的时候会用到线性代数里的知识，如果你是学文科的，比如旅管什么的，我认为学线性代数，是在培养你的逻辑思维能力，有很多人觉得数学没有什么用，那是因为它是基础学科，不能马上应用，但能潜移默化的影响你，包括你解决问题的方式，处理问题的态度等等。
7楼：匿名用户
高深的算法研究 才用的上这个
8楼：匿名用户
你读什么大学的？你学习不认真不主动，还有你的老师太不认真。我今年即将上大学，杭州师范大学数学系。
我是数学爱好者，你要想知道用处，就学一下物理并精通数学，融会贯通。数学是宇宙的语言，绝对会有用。以我目前的知识，线性变换就是线性代数最粗浅的内容，它可以证xy=1是双曲线。
我堂哥读完大学数学不久就忘了，按我的看法，你们根本们深入学，没联系起来学！读书要靠自己的，别怨教育（虽然现在教育糟糕的连屎都不如，特别是高中），著名数学家华罗庚没上大学时水平就超过了教授，靠的都是自己的兴趣和毅力！
9楼：匿名用户
1+1有什么用？
如果你将来的职业不用到数学，数学就是一点用都没有
10楼：匿名用户
很有用哦，非常非常有用哦，非常非常非常有用哦，我们老师这么说的，至于到底有什么用我也不知道啊，真的不知道啊，真的真的不知道啊，真的真的真的不知道啊，知道的话我现在就去学线性代数咯。
以下内容可忽略: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被计算出来，线性代数正是解决这些问题的有力工具。线性代数的计算方法也是计算数学里一个很重要的内容。
为什么要学习线性代数，它有什么用
11楼：匿名用户
线性代数（linear algebra）是数学的一个分支，它的研究对象是向量，向量空间（或称线性空间），线性变换和有限维的线性方程组。向量空间是现代数学的一个重要课题；因而，线性代数被广泛地应用于抽象代数和泛函分析中；通过解析几何，线性代数得以被具体表示。线性代数的理论已被泛化为算子理论。
由于科学研究中的非线性模型通常可以被近似为线性模型，使得线性代数被广泛地应用于自然科学和社会科学中。线性代数是理工类、经管类数学课程的重要内容。在考研中的比重一般占到22%左右。
12楼：
线性代数最主要的就是他的矩阵计算！我不知道你的专业是什么，反正矩阵的计算在今后的专业课中如 经贸方面的专业或是电子方面的专业课 都要用它来计算
13楼：0悠扬扬
大学基础课程，非要学啊，说什么好呢，以后如果是要计算一些问题用矩阵什么的方便，编程能用到
14楼：碧水波心
线性代数就是一个数学工具，其中矩阵方面的知识是用的最多的，用处挺大的。其实这么说它有多重要你也感觉不到，等到要用的时候，把书拿出来翻翻就知道了。
学习线性代数的实际意义？
15楼：匿名用户
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。
扩展资料
线性代数起源于对二维和三维直角坐标系的研究。在这里，一个向量是一个有方向的线段，由长度和方向同时表示。这样向量可以用来表示物理量，比如力，也可以和标量做加法和乘法。
这就是实数向量空间的第一个例子。
现代线性代数已经扩展到研究任意或无限维空间。一个维数为 n 的向量空间叫做n 维空间。在二维和三维空间中大多数有用的结论可以扩展到这些高维空间。
尽管许多人不容易想象n 维空间中的向量，这样的向量（即n 元组）用来表示数据非常有效。
16楼：匿名用户
线性代数可非常有用。
如果你不学，估计你连为什么有这个用处都不知道。
线性代数在所有需要分析多维线性方程的场合都有很大应用。例如大规模模拟电路，在某个集合v上定义了加法和数乘运算，若他们满足一定规律则构成一个线性空间v。线性代数就是研究线性空间的结构。
这种结构很普遍，比如线性方程组，常系数齐次线性微分方程，积分方程，坐标的平移、旋转和镜像对称，函数空间等等都具有这种结构。线性代数还研究两个线性空间v1到v2的映射，即所谓线性变换。通过线性代数，我们可以一举解决许多具有类似结构的数学问题，这正是数学抽象的魅力所在。
线性代数里面有一些基本概念和定理，非常重要。比如线性相关、线性无关、基、维数、正交、秩等等，这些概念反映了线性空间的本质特征。
17楼：驀然回首處
线性代数是处理线性问题的思想方法。现在已经广泛应用于工程技术中。确实刚刚看到这些定义和定理没有什么感觉。
但是他们确实扮演了非常重要的作用。就问题做一些回答，以下的回答可能有些比较理论。
最早接触的应该是“秩”。向量组、矩阵、线性映射最重要的特征之一。它由向量组极大线性无关组引入，反映了向量组的线性相关程度，并推广到了矩阵，乃至线性映射。
矩阵的秩的典型应用就是讨论线性方程组的基础解系个数，后者解决了线性方程组的解结构。线性方程组的求解即使在现在还是非常重要，因为计算机只能“线性”地求解问题，所以所有问题在计算机处理前都要线性化。
事实上秩还有很多应用（统计、数值计算）。n维向量空间是从我们现实空间抽象出来的。要说它的应用就不好说了，其实数学中很多概念是奠定基础的，基于这些概念建立了非常完美的理论，后者有着很好的应用，但是前者就很难牵扯的这些应用，但不能应用这样就认为它没有用。
至于矩阵乘法最早也是从线性方程组中发展而来，其实一种运算的运算方式都是我们赋予的。这包括了四则运算。而矩阵运算这种运算方式的产生就是由于应用（线性方程组），更重要的是这种运算方式使得具有很多很好的性质，使得处理问题变得非常容易。
实质上，从空间角度上看，矩阵乘法使得矩阵成为从空间rn到rm空间的映射。至于伴随矩阵，也是线性方程组研究的产物，但是后来我们发现，伴随矩阵可以完全刻画可逆矩阵的逆矩阵。最后想说的是，并非所有概念都有他的实际应用。
但是这些看似没有作用的概念和定理为真正有广泛应用的概念和定理做了很好的铺垫。
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