考研的通过率（即录取率）会受到多种因素的影响，如考试难度、考生整体水平、报考专业和学校的竞争程度等。根据近年来考研的情况，考研的录取率大致在30%左右。例如，2020年报考341万人，录取111.4万人，录取率为32.7%；2019年报考290万人，录取80万人，录取率为27.6%。然而，需要注意的是，这些数据仅供参考，每年的情况都会有所不同。

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考研数学重要知识点解析：行列式与矩阵

本文为大家重点解析考研数学中的重要知识点：行列式与矩阵，希望大家能够熟练掌握这一知识点，轻松拿下考研数学的高分!

一、行列式

行列式是线性代数中的基本运算。该部分单独出题情况不多，很多时候，考试将其与其它知识点(矩阵、线性方程组、特征值与特征向量等)结合起来考查。行列式的重点是计算，包括数值型行列式、抽象型行列式和含参数行列式的计算。

结合考研数学考试分析，建议考研考生从行列式自身知识、与其它知识的联系这两方面来把握该部分内容。具体如下：

1.行列式自身知识

考生应在理解定义、掌握性质及展开定理的基础上，熟练掌握各种形式的行列式的计算。行列式计算的基本思路是利用性质化简，利用展开定理降阶。常见的计算方法有：“三角化”法，直接利用展开定理，利用范德蒙行列式结论，逆向运用展开定理。

2.行列式与其它知识的联系

行列式与其它知识(线性方程组的克拉默法则、由伴随矩阵求逆矩阵、证明矩阵可逆、判定n个n维向量线性相关(无关)、计算矩阵特征值、判断二次型的正定性)有较多联系。考生应准确把握这些联系，并灵活运用。

二、矩阵

矩阵是线性代数的核心，也是考研数学的重点考查内容。考试单独考查本部分以小题为主，平均每年1至2题。但是矩阵是线性代数的“活动基地”，线性代数的考题绝大部分是以矩阵为载体出题的，因此矩阵复习的成败基本决定了整个线性代数复习的成败。

该部分的常考考研数学题型有：矩阵的运算，逆矩阵，初等变换，矩阵方程，矩阵的秩，矩阵的分块。其中逆矩阵考得最多。

结合考研数学考试分析，建议考生从以下方面把握该部分内容：

矩阵运算中矩阵乘法是核心，要特别注意乘法不满足交换律和消去律。逆矩阵需注意三方面——定义、与伴随矩阵的关系、利用初等变换求逆矩阵。伴随矩阵是难点，需熟记最基本的公式，并灵活运用。对于矩阵的秩，着重理解其定义，及其同行列式及矩阵可逆性的关系。