線性代數從內容上看縱橫交錯，前后聯系緊密，環環相扣，相互滲透，因此解題方法靈活多變，復習時應當常問自己做得對不對?再問做得好不好?只有不斷地歸納總結，努力搞清內在聯系，使所學知識融會貫通，接口與切入點多了，熟悉了，思路自然就開闊了。
例如：設A是m×n矩陣，B是n×s矩陣，且AB=0，那么用分塊矩陣可知B的列向量都是齊次方程組Ax=0的解，再根據基礎解系的理論以及矩陣的秩與向量組秩的關系，可以有r(B)≤n-r(A)即r(A)+r(B)≤n，進而可求矩陣A或B中的一些參數。
再如，若A是n階矩陣可以相似對角化，那么，用分塊矩陣處理P-1AP=∧可知A有n個線性無關的特征向量，P就是由A的線性無關的特征向量所構成，再由特征向量與基礎解系間的聯系可知此時若λi是ni重特征值，則齊次方程組(λiE-A)x=0的基礎解系由ni個解向量組成，進而可知秩r(λiE-A)=n-ni，那么，如果A不能相似對角化，則A的特征值必有重根且有特征值λi使秩r(λiE-A)
又比如，對于n階行列式我們知道：
若|A|=0，則Ax=0必有非零解，而Ax=b沒有惟一解(可能有無窮多解，也可能無解)，而當|A|≠0時，可用克萊姆法則求Ax=b的惟一解;
可用|A|證明矩陣A是否可逆，并在可逆時通過伴隨矩陣來求A-1;
對于n個n維向量α1，α2，…αn可以利用行列式|A|=|α1α2…αn|是否為零來判斷向量組的線性相關性;
矩陣A的秩r(A)是用A中非零子式的最高階數來定義的，若r(A)
求矩陣A的特征值，可以通過計算行列式|λE-A|，若λ=λ0是A的特征值，則行列式|λ0E-A|=0;
判斷二次型xTAx的正定性，可以用順序主子式全大于零。
凡此種種，正是因為線性代數各知識點之間有著千絲萬縷的聯系，代數題的綜合性與靈活性就較大，小編提醒同學們整理時要注重串聯、銜接與轉換。
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