線性代數(shù)（Linear Algebra）是數(shù)學的一個分支，它的研究對象是向量，向量空間（或稱線性空間），線性變換和有限維的線性方程組。向量空間是現(xiàn)代數(shù)學的一個重要課題；因而，線性代數(shù)被廣泛地應用于抽象代數(shù)和泛函分析中；通過解析幾何，線性代數(shù)得以被具體表示。線性代數(shù)的理論已被泛化為算子理論。由于科學研究中的非線性模型通?？梢员唤茷榫€性模型，使得線性代數(shù)被廣泛地應用于自然科學和社會科學中。 由于費馬和笛卡兒的工作，線性代數(shù)基本上出現(xiàn)于十七世紀。直到十八世紀末，線性代數(shù)的領域還只限于平面與空間。十九世紀上半葉才完成了到n維向量空間的過渡 矩陣論始于凱萊，在十九世紀下半葉，因若當?shù)墓ぷ鞫_到了它的頂點．1888年，皮亞諾以公理的方式定義了有限維或無限維向量空間。托普利茨將線性代數(shù)的主要定理推廣到任意體上的最一般的向量空間中．線性映射的概念在大多數(shù)情況下能夠擺脫矩陣計算而引導到固有的推理，即是說不依賴于基的選擇。不用交換體而用未必交換之體或環(huán)作為算子之定義域，這就引向模的概念，這一概念很顯著地推廣了向量空間的理論和重新整理了十九世紀所研究過的情況。 “代數(shù)”這一個詞在我國出現(xiàn)較晚，在清代時才傳入中國，當時被人們譯成“阿爾熱巴拉”，直到1859年，清代著名的數(shù)學家、翻譯家李善蘭才將它翻譯成為“代數(shù)學”，一直沿用至今。 線性代數(shù)起源于對二維和三維直角坐標系的研究。 在這里，一個向量是一個有方向的線段，由長度和方向同時表示。這樣向量可以用來表示物理量，比如力，也可以和標量做加法和乘法。這就是實數(shù)向量空間的第一個例子。 現(xiàn)代線性代數(shù)已經(jīng)擴展到研究任意或無限維空間。一個維數(shù)為 n 的向量空間叫做 n 維空間。在二維和三維空間中大多數(shù)有用的結論可以擴展到這些高維空間。盡管許多人不容易想象 n 維空間中的向量，這樣的向量（即 n 元組）用來表示數(shù)據(jù)非常有效。由于作為 n 元組，向量是 n 個元素的“有序”列表，大多數(shù)人可以在這種框架中有效地概括和操縱數(shù)據(jù)。比如，在經(jīng)濟學中可以使用 8 維向量來表示 8 個國家的國民生產(chǎn)總值（GNP）。當所有國家的順序排定之后，比如 (中國, 美國, 英國, 法國, 德國, 西班牙, 印度, 澳大利亞)，可以使用向量 (v1, v2, v3, v4, v5, v6, v7, v8) 顯示這些國家某一年各自的 GNP。這里，每個國家的 GNP 都在各自的位置上。 作為證明定理而使用的純抽象概念，向量空間（線性空間）屬于抽象代數(shù)的一部分，而且已經(jīng)非常好地融入了這個領域。一些顯著的例子有： 不可逆線性映射或矩陣的群，向量空間的線性映射的環(huán)。 線性代數(shù)也在數(shù)學分析中扮演重要角色，特別在 向量分析中描述高階導數(shù)，研究張量積和可交換映射等領域。 向量空間是在域上定義的，比如實數(shù)域或復數(shù)域。線性算子將線性空間的元素映射到另一個線性空間（也可以是同一個線性空間），保持向量空間上加法和標量乘法的一致性。所有這種變換組成的集合本身也是一個向量空間。如果一個線性空間的基是確定的，所有線性變換都可以表示為一個數(shù)表，稱為矩陣。對矩陣性質和矩陣算法的深入研究（包括行列式和特征向量）也被認為是線性代數(shù)的一部分。 我們可以簡單地說數(shù)學中的線性問題——-那些表現(xiàn)出線性的問題——是最容易被解決的。比如微分學研究很多函數(shù)線性近似的問題。 在實踐中與非線性問題的差異是很重要的。 線性代數(shù)方法是指使用線性觀點看待問題，并用線性代數(shù)的語言描述它、解決它（必要時可使用矩陣運算）的方法。這是數(shù)學與工程學中最主要的應用之一。
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