线性代数作为数学的一个基础分支，它为我们提供了一种简洁而强大的工具，用于解决涉及线性关系的问题。
在复杂的工程计算、数据分析或是物理模型中，线性代数都是不可或缺的一部分。通过这门课程，你将学会如何利用矩阵和向量来高效地求解线性方程组，理解线性变换的几何意义，以及掌握特征值与特征向量等核心概念。
概率统计是描述随机事件发生可能性的数学语言。
在日常生活和科研活动中，我们时常需要面对不确定性，而概率统计正是帮助我们理解和应对这些不确定性的利器。从简单的频率计算到复杂的概率分布，从描述性统计到推断性统计，概率统计为我们提供了一套系统的框架。也是我们在探索随机世界时不可或缺的武器。
线性代数与概率统计之间并非孤立存在，而是相互交织、共同发展的。在现代科学研究和工程技术中，这两门学科常常携手并进，共同解决复杂问题。比如，在机器学习领域，线性代数用于构建模型，而概率统计则用于评估模型的性能和可靠性。在金融风险评估中，线性代数帮助我们理解资产之间的相关性，而概率统计则用于计算风险指标和预测未来趋势。在图像识别中，线性代数帮助我们提取特征，而概率统计则用于分类和预测。
