想咨询一下关于高等数学和线性代数分别干什么的？用来解决什么问题？的问题，大家能帮助我解答一下吗
可以用来做数学建模，还可以用来参加数学建模大赛【国内和国外】！
数学建模可以为商业找到适合的发展模型，从而推动时代进步！
比方说，某路段经常有车辆逆行的行为，通过计数统计，发现时间段都是在上下班高峰，这是规律也是一个小模型，然后可以针对这个问题，设计防车辆逆行的减速截刹车带，自动开启时间设置在上下班高峰，就可以减少交管人员的工作量，还可以减小交通事故发生的概率！
二者均为工具性质的数学分支。
1.前者在于破解，证明，使所得结果无限接近实际。
2.后者寻求计算技巧，途径。
简单回答两点：1. 爱因斯坦以及所有的现代物理学宇宙学等等导致了现代的智能电脑手机机器人以及一切电子产品等等，这一切学科背后的基础最重要的部分之一，就是高等数学和高等代数；
2，全国所有高校，几乎没有不上这两门课程的，绝不是脑子秀逗了，而是高瞻远瞩深切明白这两学科的重要性
数学专业要学哪些主要课程？
数学知识纷繁复杂，大致上可以分为代数、分析和几何三大主要方向。
数学专业可能会学到以下这些课程：
（1）基础代数学
数学类专业必学课程。一般学校称之为高等代数，主要内容为线性代数，但比工科线性代数内容多很多。
（2）基础分析学
数学类专业必学课程。一般数学和物理专业称之为数学分析，主要内容包括极限论、微积分和级数论。
（3）基础几何学
主要内容为空间解析几何，也有些学校不开设这门课。
（4）实分析
有些学校称之为实变函数，主要内容包括测度论和勒贝格积分，这门课程令大多数数学专业的学生闻风丧胆。
（5）复分析
有些学校称之为复变函数，主要内容包括解析函数论、级数论和共形映射论。
（6）泛函分析
泛函是函数概念的扩展，具有高度的抽象性，包括赋范空间、内积空间和算子理论等内容。很多工科研究生学习这门课程。
（7）小波分析
实用数学，在图像处理等诸多领域有着广泛的应用，很多工科研究生学习这门课程。
（8）抽象代数
具有高度的抽象性，主要内容包括群、环、域和模等常见代数结构。群论在密码学中有广泛的应用。群论还是理论物理学的重要语言。
（9）群表示理论
简单地说，就是把群具体化可视化可操作化。
（10）Lie群与Lie代数
可以看作抽象代数的高级部分，这些大智若愚的数学内容，用朴实无华的代数结构刻画丰富多彩的自然界。
（11）拓扑学
包括点集拓扑和代数拓扑，大智若愚好数学，貌似无用有大用。
（12）微分几何
用微分关系式刻画曲线曲面的性质。通常还包括黎曼几何、芬斯兰几何和纤维丛理论。微分几何是描述广义相对论的数学语言。
（13）微分流形
微分几何和Lie群相结合的产物。
（14）微分方程
包括常微分方程和偏微分方程。Lie群可用于分析微分方程的结构。常微分方程又可化为动力系统，连接分岔和混沌理论。微分方程应用之广，无需多言。物理学中太多的理论，比如理论力学、电动力学中的基本理论都是用微分方程来刻画的。
（15）分形与分数维
诞生于20世纪下半叶，算得上现代数学。
（16）数值分析
实用计算数学，很多工科研究生开设这一课程。
（17）最优化理论
实用计算数学，很多工科研究生开设这一课程。
（18）数论
整数理论，看起来容易入门，一般数学专业人士却不敢做。
（19）概率论
以实分析为基础，抽象程度较高。
（20）数理统计
适用性操作性较强。
以上为鄙人临时想到的一些常见数学课程。限于水平，未能一一深入讲解。敬请各位大神高人斧正和补充[微笑][鼓掌]
高数和线代是数学中的基础，是理工科学生的基础，其用途非常广泛。例如数值计算，对于很多复杂的物理化学问题，很多情况下需要用数值计算的方式来加以研究，例如，利用有限元方法来计算固体力学中的动静力学问题，传热问题，以及用有限体积法来求解流体力学，空气动力学等问题，而要理解有限元方法，高数和线代是基础。在图像处理，人工智能算法等领域中对线代和高数的要求也很高。可以说在任何理工科，包括经济学，高数和线代都是不可或缺的基础，是进一步学习的基石。只不过每个人在自己的领域内可能只会用到其中的一小块知识而已。但是高数给我们的严谨思维锻炼也是异常重要的。线代在科学计算领域不可或缺的地位，同时也大大开拓了人类知识，有时候你会惊叹，人类咋这么聪明
数学分析是研究实数域上的连续函数，高等代数研究的是矩阵及其性质规律。二者都是数学形式，都是基本工具。并不必然地能说谁是用来干啥的。然而，抛开具体的应用，比如数学建模不谈，单说它们对一个人思维方式的锻炼，大有裨益！尤其是数学分析，硬逼着你将你心中感觉明白感觉正确的东西用语言和符号表达出来，这个过程就是论语提到的“不愤不启，不悱不发”。只不过这个启发的老师是课本上的证明过程，需要仔细品味体会，才能开启自己的智慧。
好些个《高等数学》、《线性代数》、《概率与数理统计》教材，一个章节先抛出一堆概念、定义，然后证明、计算，几乎丝毫不提背景来源、动机、应用，初学起来实在吃力，说实在的，这样写可以叫专著，而不是教材。
对于工科人才培养而言，数学教育不能脱离解决实际问题而存在，也就是为了解决什么问题而使用什么数学方法，这一点要搞懂。
我刚好是教线性代数的，回答绝对专业！线性代数是一种数学模型，研究向量空间中的线性映射。向量空间主要是n维欧氏空间Rn。我们在中学只研究数，而在实际问题中，要研究多个变量，多个变量整体上就叫一个向量，如三维向量(x，y，z)，这样的向量有加法和倍数运算，构成向量空间，在向量空间中研究运动，必须应用矩阵来表达，这样就形成了线性代数。由上可见，线性代数显然是一门理工科的基础学科，应用十分广泛！我举一个最简单的例子:图象压缩的主要原理就是线性代数中的基变换。各种学科如通讯，工程，计算机，人工智能都要用到线性代数！
高数其实主要是介绍方法，是将复杂问题简单化，非线性问题线性化处理的方法。主要内容包括微分与积分。线代主要是想介绍结构与对称，是代数系统中最基础内容及概念介绍。学习时不要纠结于哪个题怎么做，而应该看到问题是怎么来的，怎么分析的，怎么解决的。方法永远比技巧重要。
#大学里哪些专业的学霸最多#
这个问题，其实回答的就是哪些专业学生需要投入更多时间学习，哪些专业学生应用知识的能力更强的问题。
第一个专业：数学
毫无疑问，数学是所有学科的基础 数学能解释世界，但是学起来也是最难学的，别的不说，单就高等数学、线性代数、概率论就已经不简单了，再比如离散数学、数值分析这些，那简直烧脑 ，更不要说统计学了，所以数学是最难学，但是学霸最多的专业了，你比如全网数学全能选手：宋浩，那真是没话说，我全程在b站学了高数、线代等，宋浩yyds啊，我等于在B站免费上了一个大学，你是不是呢?评论区见
第二个，计算机科学领域
比如啥物联网、人工智能、物理学、空间科学、核科学与技术、金融学、数据科学与大数据技术等等这些那都是需要很高智力和大量时间投入的领域，学霸自然不在少，更何况这需要很多时间去进行软件上操作验证，那动手能力没得说啊，程序猿就是这样一种头秃的专业。
第三个，哲学，细分有宗教哲学、马克思主义哲学、中国哲学、外国哲学、科学技术哲学多得很，哲学是十分烧脑的，但是哲学让人明智，可以很好的洞察社会，人性，因此学哲学的人思辨能力是超级强的，自然这部分人也是学霸级人物，因为洞察本质的能力会让他们可以更快进行跨学科学习，这就是底层规律加成，所以哲学我建议大家都去学习，那真的是好东西
#头条# #知识# #大学#
高等数学最终会研究透，水的流动和空气的流动问题，装逼一点说法叫流体，研究透它们的力学特性，才能玩飞机导弹，轮船潜艇啊。线性代数只是一个算子，就像加减乘除一样，最终会应用于高等数学，如果线性代数没学好，高等数学下册也就不用学了，应为都是向量计算。当然线性代数也可以研究好多其他领域，比如大数据，人脸识别，人工智能等领域，用途广泛。
沉稳大叔
2022-11-18还是从“实用角度”来回答一下这个问题吧。
我们知道，现有的“物理理论”，基本上都是用“微分方程”来描述物体运动或“体系演化”规律的，无论是“动力学”，或者是“电动力学”，都是这样的。哪怕是“流体力学”问题。
那么，如何去得到“微分方程”的解呢？学过微分方程的人都知道，“一阶常微分方程”基本上都是可以得到“解析解”（就是使用公式来表达的）的，就是采用“常数变易法”，也可以得到以积分公式表达的“形式解”，如果能够“积分出来”，就可以得到解析解。如果不能“积分出来”，就只能得到“形式解”。
但几乎所有的“动力学方程”，都是属于“二阶变系数常微分方程”（牛顿第二定律本身就是），这样的微分方程，很少能够得到“解析解”。这时，就需要想办法了。
使用积分方法和“无穷级数法”来解微分方程的，都属于“微积分学的方法”。顺便说一句，在大学课程里，“高等数学”其实是指“微积分学”，但实际上，“高等数学”的内容，应该是包括了“微积分”和“线性代数”两种。
那些无法使用“微积分学方法”来解的微分方程（主要都是二阶变系数常微分方程），就需要用“差分方法”，将“微分方程”变为“差分方程”，而所谓的“差分方程”，其实就是“线性代数方程组”，再用“线性代数”的方法去解这些线性代数方程组，就可以得到“数值解”。这样，也可以得到微分方程的解。
而线性代数的主要内容，就是“如何解线性代数方程组”，特别是“非常多元的”。
当然，在量子力学中，还有一类“特征值和特征向量问题”，这是海森堡创立的“矩阵力学”。它使用“矩阵”来描述物理问题，解出该矩阵的“特征值”，就可以得到系统的“本征值”（测量系统可能得到的值），本征值对应的状态，就是对应的“本征态”。而如何解出矩阵的“特征值”和“特征向量”（就是矩阵力学中的本征值和本征态），也是“线性代数”中的主要内容之一。其实，在“经典力学”中，也有类似的方法，但很少有人用到。
不这样解释，很难准确说明。其实在其它科学领域中，线性代数的方法更常用。