对物理有帮助。
微积分与线性代数有关系吗？
1、微积分和线性代数有关系
2、矩阵显然是不能替代微分算子的。微分是解析运算，是一种极限意义下的运算，而线性代数只是线性的运算，不具有极限意义。
接下来扯几句它们的联系在何处：
1、微分、坐标变换与线性变换
对于任意空间到另一个空间的坐标变换：
这里直接对 x,y 求全微分，可以得到：
这里就出现了一个十分有趣的现象：对于坐标变换 x,y 到 u,v，它们是任意变换（当然g,h必须可微），然而从dx,dy到du,dv却成了一个线性变换的形式：
这里我们记雅可比矩阵为：
如果它可逆，则其逆矩阵刚好是：
此时如果在x,y平面上做一个矩形，它的长宽分别为 dx,dy, 那么在上述变换下，其对应在u,v平面上的平行四边形面积就可以算出来了。这里详细内容我在另一个回答已经说明了，可以参考：
为什么二重积分极坐标变换多一个r?
在你们的非专业教程里面，线代通常是作为计算工具存在的，尤其是矩阵更是为简化记法起到了巨大的作用：
2、多元函数的隐函数
对隐函数组：
两边对x求偏导得：
整理成线性方程组的矩阵形式：
注意到其系数矩阵又是一个雅可比矩阵，该线性方程组用克莱默法则一步到位。
3、多元函数的Taylor公式
看着是不是很眼熟？一次项变成了x-a向量与f的梯度的点积，2次项刚好变成了2次型，而此处的H（x)则刚好是Hessian矩阵：
4、向量求导
如果引入向量（矩阵）求导，那么上述许多内容还可以进一步统一，因为雅可比矩阵实际上就是一个向量对另一个向量的导数：
仔细看看上面，如果我们令黑体y = (u,v)，黑体x = (x,y)，那么就刚好是上面所说的雅可比矩阵了。
这部分的详细内容我在这里有详细描述：
如何理解矩阵对矩阵求导？
当然矩阵求导这个话题还可以进一步延伸，但可惜的是只要有矩阵参与，就必须再引入Kronecker乘积了，否则通常不具有链式法则。这部分内容可以参考文献：Kronecker Products and Matrix Calculus in System Theory。
PS：尤其在多元函数部分，矩阵和线性代数的用处极大。如果能熟练掌握线代的运算技巧，再结合几何意义，你的多元函数积分可以飞起来玩。
链接:
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需要的，而且编程会贯穿你的整个物联网生涯。
在大一，你的核心课程中会有C语言，这个课程一定要学好，最好提前预习，以后控制单片机会用到的。
因为现在移动端比较方便，所以大二你可能会学Java（Android开发)，数据库，C#（PC端开发)等语言（不同学校可能有所差别，不过一般是逃不掉的）。可以说编程是学习的重心了。
首先步入大学校门的那一刻就该警惕起来了，划重点。
这个时候除了志愿者会帮你搬运行李之外，还有一些无事献殷勤的学长学姐，到最后他们会向你推销校园卡，因为帮助了你，所以你可能不好意思拒绝，但是千万不要不好意思，因为这些卡可不是正经校园卡。
然后过几天就会有一些社团组织招新的活动，跟你说，基本上大一新生都得加，不然修不了分，毕不了业什么的。千万不要相信这种话，根据自己的兴趣爱好来选择就好了，这种组织社团也就是课外活动而已。
还有最重要的就是，几乎每个学校都有那种自称是创业协会的，需要做业绩，来博取你的同情心，好比一些卖小白鞋清洁剂的，或者是让你帮忙扫码的，一定不要搭理，那些东西在网上真的很便宜。
有些东西没必要带的话就不要从家里带了，学校一般都有卖的，不要大包小包的带过去。
1.语言成绩高点会有一定帮助。至少可以证明你学习能力并不差。
2.大四还有半年时间，你可以在研究能力方面加强一下。选个有名气的公司实习，毕业论文做得漂亮一些，比起GPA更有说服力。研究生，顾名思义就是出去做研究工作的，研究能力、对专业的深刻理解是很重要的。
3.申请技巧方面注意一下。首先是拟订一个研究计划，作为个人陈述的附件。这个计划必须是非常具体的，不能太宽泛。研究计划一般包括以下几点：
（1）研究对象（TOPIC），即你想要解决的问题
（2）研究此问题的意义
（3）前人的研究状况即遗留的问题
（4）你的研究方法（METHODOLOGY）
（5）参考文献（BIBLIOGRAPHY）
你不妨结合做毕业论文，多多阅读一些国外教授发表的论文，可以借请教问题与教授联系，确定研究的题目、方法等，取得教授的同意后，把你的计划递交给他。如果你能引起教授的注意，请他为你提意见甚至给你修改，那么成功的几率就很大了。一般来说，国外的硕士博士录取与否教授有80%的决定权，如果有了教授的首肯，学校那一关怎么都好过了。
3.推荐信。现在有些申请出国的人很不严肃，有的甚至在推荐信上做假，以至于搞得国外学校对推荐信不那么当真了。但是我还是建议你在这方面下点功夫，最好找你大学与国外有联系的专业课教师给你推荐学校（海归的最好，推荐到他的母校/老师基本上成功率100%）。
至于学校，建议你在TOP100左右的学校中选择。重点放在专业排名上，这样成功的把握可能大一些。
