线性代数是数学的一个重要分支，主要研究向量、矩阵、线性变换等概念及其在几何、物理学、工程学等多个领域中的应用。同济大学的线性代数教材是许多中国大学生学习线性代数的首选教程，其第四版更是经典之作。本资料集合了该教材的课后习题答案，对于学生深入理解和掌握线性代数的知识有着极大的帮助。
线性代数的基础包括向量与空间的概念。向量是具有大小和方向的量，可以用来表示物理世界中的力、速度等。在二维和三维空间中，向量可以用坐标表示，并进行加法、减法运算，以及与标量（即普通的数）的乘法。线性组合是向量的一种基本运算，它将几个向量按系数相加得到新的向量。空间则由所有可能的向量构成，如二维的平面和三维的空间，它们具有维度的概念，高维空间也是线性代数研究的对象。
矩阵是线性代数的核心工具，它可以看作是由若干行和列组成的数表。矩阵的加法、减法和标量乘法规则与向量类似，但矩阵乘法则更为复杂，它不满足交换律。矩阵乘法在几何上可以解释为线性变换，如旋转、缩放和平移。此外，矩阵还可以与向量相乘，得到新的向量，这种运算称为矩阵-向量乘法，是线性方程组求解的基础。
线性方程组是线性代数中的重要问题，通过高斯消元法、矩阵运算等方式可以求解。行列式是矩阵的一种特殊函数，它的值可以判断矩阵是否可逆，进而决定线性方程组是否有唯一解。若行列式不为零，矩阵可逆，线性方程组有唯一解；反之，如果行列式为零，矩阵不可逆，线性方程组可能无解或有无穷多解。
此外，特征值和特征向量是描述矩阵性质的关键概念。对一个给定的矩阵，特征值是满足特定方程的数，而对应的特征向量是当矩阵乘以其时仅被缩放的向量。特征值和特征向量在振动理论、量子力学等领域有广泛应用。
线性空间和线性映射是线性代数的抽象层面。线性空间是一组向量集合，它们遵循加法和标量乘法的规则，比如所有的复数或实数构成的集合。线性映射（或线性变换）是将一个线性空间中的向量映射到另一个线性空间的规则，保持加法和标量乘法的性质。线性映射可以通过矩阵来表示，矩阵的逆、转置和共轭转置都是常见的线性映射。
线性代数还涉及正交性和欧几里得空间。正交向量是指内积（或点积）为零的两个向量，而一组向量如果两两正交且单位长度，则称它们为标准正交基。在欧几里得空间中，每个向量都有一个唯一的长度和方向，这定义了空间中的距离和角度。
在同济大学线性代数第四版的课后习题中，这些概念会通过各种形式出现，包括证明题、计算题和应用题。通过解答这些习题，学生不仅可以巩固理论知识，还能提高解决实际问题的能力。无论是对于专业学习还是后续的研究生阶段，扎实的线性代数基础都至关重要。
