高等数学的线性代数和 概率论与数理统计难度大吗

各人感觉不一样吧。我感觉线性代数和概率论要比微积分简单多了。微积分里面有导数，定积分，不定积分，级数，多重积分，微分方程（常微分，偏微分）。
1、线性代数的内容都是线性的，跟小学学的多元一次方程组差不多，只不过方程的数量变多了，未知数的数量变多了。而且研究的方法与以前不同，主要研究系数行列式的性质与解的关系以及解的性质。
2、概率论我不是很熟悉，但是感觉学的时候也不是很难。主要就是排列组合，然后就是一些常用的分布（如正态分布等）。
3、高等数学的话一开始是导数，从导数引申到定积分，再到不定积分。这些书上都很简单，但是做题的时候很烦，很多证明题。级数的问题基本与积分类似，证明很麻烦。多重积分最困难的地方很多时候在于确定积分范围。微分方程讲的比较少，而且可以求解的微分方程只有那几种类型，相对还比较简单的。

高等数学的线性代数和概率论与数理统计难度相对于刚刚接触的人，难度是比较大的。

《线性代数》包括行列式、矩阵、线性方程组、向量空间与线性变换、特征值和特征向量、矩阵的对角化，二次型及应用问题等内容。

概率论是研究随机现象数量规律的数学分支。随机现象是相对于决定性现象而言的。在一定条件下必然发生某一结果的现象称为决定性现象。例如在标准大气压下，纯水加热到100℃时水必然会沸腾等。随机现象则是指在基本条件不变的情况下，每一次试验或观察前，不能肯定会出现哪种结果，呈现出偶然性。例如，掷一硬币，可能出现正面或反面。随机现象的实现和对它的观察称为随机试验。随机试验的每一可能结果称为一个基本事件，一个或一组基本事件统称随机事件，或简称事件。典型的随机试验有掷骰子、扔硬币、抽扑克牌以及轮盘游戏等。

数理统计是数学系各专业的一门重要课程。随着研究随机现象规律性的科学—概率论的发展，应用概率论的结果更深入地分析研究统计资料，通过对某些现象的频率的观察来发现该现象的内在规律性，并作出一定精确程度的判断和预测；将这些研究的某些结果加以归纳整理，逐步形成一定的数学概型，这些组成了数理统计的内容。

不太大

难