矩阵论是一门研究矩阵及其相关概念的数学分支，广泛应用于线性代数、代数、组合数学、数学分析、微分方程、数值分析等多个领域。在本次提到的武汉理工大学研究生课程考试试题中，所涉及的矩阵论相关知识点涵盖了以下几个重要概念：
1. 线性空间与线性映射
线性空间，也称向量空间，是现代数学的基础结构之一。它由一组向量和一个定义了向量加法和标量乘法的域组成，必须满足封闭性、结合律、交换律、存在零向量和负向量等公理。线性映射是指从一个线性空间到另一个线性空间的保持加法和标量乘法的函数。本试题的第二题与第三题涉及到线性子空间及其维数和线性变换及其表示矩阵的概念。
2. 酉空间和欧氏空间
酉空间是带有内积的复向量空间，即复数域上定义了内积的线性空间，其中内积满足共轭对称性和正定性等条件。欧氏空间是实数域上的线性空间，带有内积结构，具有长度和角度的概念。本试题的第四题要求证明内积的性质，并且涉及到柯西—施瓦兹不等式，以及在此内积下求标准正交基的问题。
3. 若当标准型与矩阵分解
若当标准型是线性变换在适当基下的矩阵的标准形式，它与矩阵的特征值和特征向量有关。矩阵分解是指将矩阵表示为若干个矩阵乘积的形式，常见的分解包括LU分解、QR分解等。试题中的第一题要求求解矩阵A的LU分解，第五题要求求解矩阵A的Jordan标准型。
4. 矩阵的范数与矩阵的导数、积分、级数
矩阵的范数是衡量矩阵大小的度量，常用的有1-范数、2-范数（又称谱范数）、无穷范数等。试题的第五题的第三小问，要求求出与给定特征值对应的sinA的值，这涉及到矩阵函数的计算。矩阵的导数、积分、级数则是对矩阵进行分析运算时的相关概念。
5. 广义逆矩阵
广义逆矩阵是指当矩阵不可逆时，依然能找到一个矩阵，使其与原矩阵的乘积具有某种“最佳”的近似逆矩阵的性质。在最小二乘问题、线性方程组求解中广泛应用。试题的第六题的第二和第三小问要求求解矩阵A的广义逆矩阵以及求解线性方程组的最小二乘解和极小范数最小二乘解。
6. 矩阵函数和微分方程
矩阵函数是指将矩阵作为变量的函数，这类函数可以通过矩阵的特征值和特征向量来表示。矩阵函数的应用之一是在解决线性微分方程组上。在试题的第七题中，需要求解满足给定初始条件的矩阵函数A(t)e和相关的微分方程组的解。
上述内容构成了这门课程的核心知识点。学生需要掌握这些概念，并能应用它们解决相关的数学问题。在准备此类考试时，除了理解理论外，还需要大量练习相关题型，以增强解题技巧和深刻理解矩阵论中的精髓。
