網(wǎng)友解答: 本人認(rèn)為高等數(shù)學(xué)比較實(shí)用，但是這兩塊在知識體系的學(xué)習(xí)中是相輔相成的。一、從數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)這個(gè)專業(yè)來分析下“線性代數(shù)”和“高等數(shù)學(xué)”這兩塊的內(nèi)容，無論哪塊知識在“考研究生數(shù)學(xué)科

本人認(rèn)為高等數(shù)學(xué)比較實(shí)用，但是這兩塊在知識體系的學(xué)習(xí)中是相輔相成的。

一、從數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)這個(gè)專業(yè)來分析下“線性代數(shù)”和“高等數(shù)學(xué)”這兩塊的內(nèi)容，無論哪塊知識在“考研究生數(shù)學(xué)科目中的考試”都會涉汲到的，而且有些專業(yè)的考試也包括概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)這塊知識。

1、線性代數(shù)內(nèi)容：

行列式、矩陣、向量、線性方程組、特征值和特征向量、二次型。

2、高等數(shù)學(xué)內(nèi)容：

函數(shù)?極限?連續(xù)、導(dǎo)數(shù)與微分、不定積分、定積分及廣義積分、中值定理的證明、常微分方程、一元微積分的應(yīng)用、無窮級數(shù)、矢量代數(shù)與空間解析幾何、多元函數(shù)微分學(xué)、重積分、曲線?曲面積分及場論初步、函數(shù)方程與不等式證明。

二、從數(shù)學(xué)的高度抽象性和廣泛應(yīng)用性來分析下數(shù)學(xué)學(xué)科的特點(diǎn)，這兩方面也是相輔相成的。

1、集合論初步、數(shù)理邏輯初步、近世代數(shù)的某些內(nèi)容（群、環(huán)、域、向量空間、矩陣代數(shù)）主要是從數(shù)學(xué)的基礎(chǔ)著眼的，體現(xiàn)了數(shù)學(xué)的高度抽象性。

a、集合論的思想己成為數(shù)學(xué)各分支不可缺少的基礎(chǔ)和工具。

b、數(shù)理邏輯初步不但對數(shù)學(xué)理論起基礎(chǔ)性的作用，而且對計(jì)算機(jī)理論有著深刻的影響。在中學(xué)階段引入數(shù)理邏輯初步，不但對培養(yǎng)學(xué)生邏輯思維有重要意義，而且對學(xué)習(xí)和掌握計(jì)算機(jī)原理與使用也是有益的。

c、傳統(tǒng)代數(shù)討論的是量的計(jì)算或解方程，高于四次的方程不可能用根式解決。而群的引入不但可以幫助了解數(shù)系，而且對幾何圖形的討論也起重要作用。向量空間與矩陣代數(shù)也是線性代數(shù)的重要組成部分，它們對傳統(tǒng)的代數(shù)與幾何以及分析都有很多應(yīng)用。

2、微積分、概率與統(tǒng)計(jì)初步、算法語言和程序設(shè)計(jì)初步，主要是從應(yīng)用角度著眼的，體現(xiàn)了數(shù)學(xué)的廣泛應(yīng)用性。

a、微積分是分析領(lǐng)域的基礎(chǔ)，至今仍是數(shù)學(xué)中應(yīng)用最廣泛的分支之一，在高中數(shù)學(xué)課程中增加了導(dǎo)數(shù)、積分等內(nèi)容，而且也是高考數(shù)學(xué)中考試的內(nèi)容可見其重要性不言而喻。

b、概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)處理的是大量的隨機(jī)現(xiàn)象。在中學(xué)數(shù)學(xué)課程中主要學(xué)習(xí)“數(shù)與代數(shù)、空間與圖形、統(tǒng)計(jì)與概率”這三塊內(nèi)容，而且也是中考數(shù)學(xué)中考試要求的內(nèi)容，也是非常重要的。

c、算法語言和程序設(shè)計(jì)初步體現(xiàn)在全國計(jì)算機(jī)等級二級考試中“C語言、C++、Java、Vb等包括馬上要組織開考的Python語言”，而“數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與類型、插入排序、冒泡排序、二分法排序、二進(jìn)制、框圖等好多的內(nèi)容”都離不開數(shù)學(xué)。

綜上：如果考慮實(shí)用性，還是高等數(shù)學(xué)比較實(shí)用！

結(jié)論是一樣實(shí)用，就看你學(xué)的夠不夠深入。

國內(nèi)的線性代數(shù)教材是學(xué)到到了二次型就結(jié)束了，看不到實(shí)用的價(jià)值，但是麻省理工的Gilbert Strange教的本科課程，是要到線性空間的各種基變換和svd分解的（奇異值分解），課程只有35課時(shí)，雖然是2000年的課程，卻把線性代數(shù)的本質(zhì)交給了學(xué)生，而國內(nèi)要到研究生學(xué)矩陣分析才會涉及?，F(xiàn)在流行的人臉識別技術(shù)，Gilbert Strange教授在2000年就給出了原理分析和解決方案，用矩陣就可以解決，國內(nèi)這些技術(shù)都是以此為藍(lán)本，改良后應(yīng)用的。

微積分里傅里葉變換，小波變換等等變換，在線性代數(shù)里都其實(shí)就是線性代數(shù)各種基變換，微積分里變量多了之后變成高維空間，只不過是以函數(shù)為基罷了。

所以說，微積分和線性代數(shù)是殊途同歸，用哪個(gè)都可以解決問題，關(guān)鍵在于學(xué)習(xí)者有沒有達(dá)到融會貫通的程度。