如何学好高等数学，线性代数，概率论与数理统计，复变函数与积分变换，离散数学

学好高等数学、线性代数、概率论与数理统计、复变函数与积分变换、离散数学需要付出大量的时间和精力，建议你可以从以下几个方面入手：

1. 建立扎实的数学基础，掌握基本的数学概念和方法，例如微积分、线性代数等。

2. 多做习题，加深对数学知识的理解和掌握，同时也可以提高解题能力。

3. 多看经典的数学教材和参考书，例如《高等数学》、《线性代数》、《概率论与数理统计》等。

4. 参加数学竞赛或者加入数学社团，与其他数学爱好者交流学习经验和方法。

5. 利用互联网资源，例如在线课程、论坛、博客等，获取更多的数学知识和学习资料。

希望以上建议能够对你有所帮助。

相关问题

《概率论与数理统计》，线性代数和高等数学有什么区别？

《概率论与数理统计》和线性代数、高等数学有什么区别？

线性代数是数学的一个分支，研究的是线性方程组、向量空间和线性变换等内容。而高等数学则是一门广泛的数学课程，内容涵盖了微积分、线性代数、概率论等多个数学领域。

然而，《概率论与数理统计》是一门关于概率论和统计学的课程，研究随机事件、随机变量、统计推断、概率分布等内容。因此，它与线性代数和高等数学有着明显的区别。

线性代数、概率论与数理统计、微积分、优化理论、计算方法这五门课，，应该按什么样的先后顺序去学

建议按照以下顺序学习：
1. 微积分
2. 线性代数
3. 概率论与数理统计
4. 优化理论
5. 计算方法

微积分为数学的基础课程，是其他数学学科的前提。线性代数是很多科学领域基础数学的重要内容，对于机器学习、数据处理、统计学、计算机图形学等领域都有着广泛应用。概率论与数理统计为后续学习概率论、统计学相关领域的基础。在这些课程学习有一定基础后，学习优化理论可以进一步深入学习机器学习、最优化算法等领域。最后，计算方法为通用科学计算和工程计算提供重要的计算和实现方式。