线性代数0基础怎么学啊
线性数学基础知识？
线性数学基础知识？
一个标量表示一个单独的数，它不同于线性代数中研究的其他大部分对象（通常是多个数的数组）。我们用斜体表示标量。标量通常被赋予小写的变量名称。一般会明确标量属于哪种类型，比如定义实数标量时，会说“令 表示一条线的斜率”
线性方程组只有零解怎么求？
aX1 bX2 .... nXn0 ，这种方程构成的齐次线性方程组，显然有X1X2......Xn0的解。即齐次线性方程组必有零解。
秩就是有效方程组的个数，列数就是未知量的个数。当未知量的个数等于线性方程组个数时肯定能求出唯一的解。
于是，齐次线性方程组的秩等于列数时，即方程个数等于未知量时，有零解，且零解为唯一解。这个问题如果从线性变换的角度来理解比较容易。
齐次线性方程组 （其中 为 阶矩阵）的几何意义在于把 维空间中的向量 线性映射到 维空间中的向量 。当 是 （ 维）时则为齐次线性方程组。
显然，当 为 （ 维）时方程必定成立，这是因为零向量不管被映射到什么维度的空间，仍然是零向量。
如果 不是零向量，此时要使得 成立只有一种情况，那就是 被映射到了与其垂直的子空间内。比如，三维空间内的某个向量被映射到了与其垂直的某个平面内，二维空间内的某个向量被映射到了与其垂直的某条直线上。为了使得非零向量的 可以被映射到与其垂直的子空间内， 的秩数必须小于其行数（ ）。反之， 只能为零向量时秩数则为 （秩数不可能大于 ）。
若秩r小于列数，即小于未知量的个数n，则基础解系包含n-r个向量，于是有非零解。另一方面，若有非零解，则n-r大于零，即，秩小于列数。这个推导用到基础解系的存在定理。也可以这样说明：把多余的方程去掉，剩下的方程或者说方程的系数向量线性无关。此时，方程的个数等于秩，它小于等于未知量的个数。若相等，系数矩阵是可逆矩阵，只有零解；若不相等，必有自由未知量，从而有非零解。
学线性代数需要什么数学基础，准高一可以自学吗？
学习线性代数的前提是你的思维抽象度已经达到一个成熟程度。可以充分理解数学计算和分析的最基础对象：数。不是局限于自然数，整数，实数，甚至复数。“数”还可以指代向量，矩阵，张量，甚至函数本身。只要我们能对这些非常规的“数”定义相应的并有意义的运算。它们就能构成合理和强大的数学。
人的抽象能力有高有低，成熟有先有后，不可强求，先成熟了可以先学，晚成熟就晚点学，不碍事。也不是所有人最后都能拥有这样的抽象能力，那就说明他不适合学数学或其它理科，但也许他适合音乐或历史。
具体到线性代数，入手前有两个预备知识，第一是多元一次方程组，这个初等代数的初等知识，多数认在初中甚至高小已经学过。
第二是几何，线性代数的巨大意义在于它连接了代数和几何，是几何代数化的关键基础方法。所以首先，你需要非常熟悉基本的欧几里得几何，包括平面（二维）和立体（三维），而线代将会将之推广到任意n维。
在初等几何和现代之间，有必要学习复数和解析几何，这是开始理解几何代数化极好的桥梁。深刻理解其背后的思想（比如解析几何发明者笛卡尔的初衷），是学习的捷径。
有了这些基础，就可以愉快的学习线代了。请记住线代就几乎等同于“线性高维几何”，几乎所有线代概念都有对应的几何意义，反之，任何线性的高维几何概念，也都有对应的代数意义。
比如，行列式代表n维空间里的体积。单位向量内积等价于几何空间里的夹角余弦，“垂直”等价于内积为0，…
学习了线性代数讲有助于提高你的抽象能力，特别是在理解几何问题时，不再依赖“直观”这个拐杖。也不再会有“无法想象四维空间”这类困扰。你将会学习到用代数思维轻而易举的理解任意高维空间，比如我们在人工智能领域，一开口都是几百万维特征空间… 都是很简单的概念。
是可以的，但是先得完成之前所学的