㈠ 学习线性代数需要哪些数学基础
归根结底是要学习齐次和非齐次方程组的解法，前面的基础是行列式和矩阵，高中的基础可以没有，要说需要什么基础，需要的是掌握初中数学的解的方程组，方程组会解，线性代数这部分计算上是没问题的，剩下的是理解概念和解题的步骤了。
《线性代数》包括行列式、矩阵、线性方程组、向量空间与线性变换、特征值和特征向量、矩阵的对角化，二次型及应用问题等内容。
㈡ 自学线性代数要什么数学基础
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。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。
线性代数是代数学的一个分支，主要处理线性关系问题。线性关系意即数学对象之间的关系是以一次形式来表达的。例如，在解析几何里，平面上直线的方程是二元一次方程；空间平面的方程是三元一次方程，而空间直线视为两个平面相交，由两个三元一次方程所组成的方程组来表示。含有n个未知量的一次方程称为线性方程。关于变量是一次的函数称为线性函数。线性关系问题简称线性问题。解线性方程组的问题是最简单的线性问题。
㈢ 自学线性代数，概率论，数理统计，微积分， 需要高中什么数学基础
线性代数需要高中和初中的普通代数基础，排列与组合，三角函数
数理统计需要大学的概率论 、线性代数、数学分析做基础
微积分需要导数，三角函数，函数
㈣ 请问大家，离散数学，线性代数，高数，这些数学都是需要小学，初中，高中里的数学基础吗
离散和线代涉及的很少，高数需要。
㈤ 自学线性代数需要什么知识基础吗
不需要什么知识，线性代数基本上“自成体系”，想要学习的话，直接买一本线性代数的书就可以了。所有线性代数教材，都是从线性代数最基本最基本的内容讲起的。
㈥ 学习高等数学，离散数学，线性代数需要具备多少数学知识
如果你专门学习数学那么需要相当长的一段时间,况且你会发现你所学的数学和你的程序似乎没有多么大的联系.
那么我建议你先去看看关于算法和数据结构方面的书(<数据结构(c语言版)清华大学出版社>),如果你理解起来其中的算法没什么困难,那么以你现在的数学水平已经足够了.如果不行的话,那么你可以针对遇到的问题,比如在计算时间复杂度中用到的概率和期望的知识,图数据结构需要你了解拓扑以及一些最优化方面的知识.
顺便说一下,高等数学是一个很笼统的说法.其中包括数学分析(主要就是微积分),高等代数(主要是线性代数的内容).老三高,就是指高等数学,高等几何,高等代数.这是基础.如果你想在有所发展我建议你可以继续学习"新三高",抽象代数(近世代数),拓扑,泛函分析.
当然关于计算机的具体还有分形几何,概率论等.
ps:我是学数学的
㈦ 学习算法分析与设计需要那些基础(是否需要学习离散数学和线性代数)
算法分析与设计，目前国内本科生和硕士生的教材好像都是从国外翻译过来的。听起来挺复杂的样子，如果简单地掌握和运用还是不难的，大部分内容在数据结构中都涉及过，实际编程中也运用比较多，难的在于算法的理论研究，如21世纪的七大难题之一的NP问题就是算法问题（涉及逻辑可满足性问题）。
简单地讲需要的基础有以下几类：
1、基础类（相对一般本科生而言）：（1）把数据结构学好了算法就不难的，而数据结构其实就是图论的运用，如果是非数学专业的学生可以看离散数学中的图论部分。（2）算法分析设计时间和空间复杂度的计算，常用的还是毛泽东的战略思想——以空间换取时间。所以要学会简单的数量级运算，涉及部分代数式和数论的知识。只要简单掌握运算就可以了，不必深究。
2、提高型（研究生水平）：图论、组合数学、数理逻辑学要专门学习，可以采用数学系本科生的图论、组合数学、数理逻辑学等专业课的教材。其中组合数学中的组合设计在一定程度上和算法设计有异曲同工之处。
3、研究型（专业研究）：这主要看自己的研究方向了，如果研究能力强的话可以在很短时间内可以把需要遇到的数学知识搞懂，没有现成的固定模式。其中如研究NP问题，需要非常精深的逻辑学知识和数论基础。但不管哪个研究方向，数学的缜密思维和推理能力都是必备的，这不是一朝一夕可以练就的，需要长时间的锻炼。
以上仅个人一点点体会，仅供参考。