线性代数对学计算机很重要。应用计算机的高速运算功能解决实际问题离不开线性代数的知识。
举些例子：Google的搜索功能，建立在他们对网页强大而优秀的排序方法上。这个方法建模使用了Markov chain，问题最终归结为一个解矩阵方程。这个矩阵方程的维数达到了十亿（当年）的级别，单是存储，一般的计算机都无法完成。后来利用稀疏矩阵的手段将问题解决。除此之外的例子还有天气预测的Navier-Stokes方程，计算量之大，除了要改进计算机硬件，算法的优化也是必须的。机器学习，本质也是求解线性方程组，也是由于数据规模之大，除了计算机硬件的优化，要依赖线性代数的知识对算法进行优化。
总之，线性代数对学计算机很重要，方法和思想并重。
不重要。
学计算机，看你学的是硬件还是软件，如果是硬件，可能物理相关的比较重要；学软件编程语言尤为重要，和数学关系不大，如果你的数学一般，也不用担心，努力就好。
学好线性代数不是说出来的，一定是要练出来的。首先数学这一门学科本身就要做大量的练习才能掌握的好，但有可能你说你思维能力强、智力好其他的数学科目看理论、看例题、习题就能掌握的差不多。但线性代数不一样，里面各种各样的矩阵一个不小心就搞错，所以学线性代数一定要在认真看完理论知识和例题后多做些相关的练习题，我相信只要你肯这样做，一定能学好线性代数。
亲爱的楼主：
理科线性代数
祝您步步高升
期望你的采纳，谢谢
现代人的日常办公、文档编写、数据统计等等工作都要依靠计算机完成，更不用说那些跟计算机联系更紧密的工作了……
因为在现在的社会，试卷的分数就决定一个学生的优劣。虽然用这种方法来评定一个人很不合理，但是不得不说，至少这样的体制给每一个学生提供了一个平等的、出人头地的机会！只要你能够学好，就有机会改变自己的命运，这样的机会意义太重大了。至今没有一种新体制能够取代现有的体制，那是因为其它的体制都无法保证这一种公平性。ps：虽然现在的教育体制还存在一些弊端，但总体来看公平性还是能够保证。劝lz还是好好学习，每个人都有这样的机会，你为什么不把握一下呢？
也不是一定的,但至少要了解.
java很好,很新但目前还不是主流,功能还没强大到c++,但学习是必要的
不重要，会的话会很有帮助
至少要懂语言里用的单词，相识说：if, else, begin, end, for, while, import, 等等
因为现在的外围网都是在电话网络的基础上运作的
就像现在的电话开宽带 而且网络传输的时候普通网络是八根线传输损失
而且电话网络是在光缆 和无线网络下运作的 这正是计算机网络的基础
线性就是如下的数学关系：
其中f叫线性算子或线性映射。
代数的意思是用符号代替元素和运算，也就是说：我们不关心上面的x, y是实数还是函数，也不关心f是多项式还是微分，我们统一把他们都抽象成一个记号，或是一类矩阵。
合在一起，线性代数研究的是：满足线性关系
的线性算子f有哪几类，他们分别都有什么性质。
BTW，如果我写的不够明白的话，推荐《线性代数应该这样学》：
线性代数应该这样学
线性代数课程，无论你从行列式入手还是直接从矩阵入手，从一开始就充斥着莫名其妙。比如说，在全国一般工科院系教学中应用最广泛的同济线性代数教材（现在到了第四版），一上来就介绍逆序数这个“前无古人，后无来者”的古怪概念，然后用逆序数给出行列式的一个极不直观的定义，接着是一些简直犯傻的行列式性质和习题——把这行乘一个系数加到另一行上，再把那一列减过来，折腾得那叫一个热闹，可就是压根看不出这个东西有嘛用。大多数像我一样资质平庸的学生到这里就有点犯晕：连这是个什么东西都模模糊糊的，就开始钻火圈表演了，这未免太“无厘头”了吧！于是开始有人逃课，更多的人开始抄作业。这下就中招了，因为其后的发展可以用一句峰回路转来形容，紧跟着这个无厘头的行列式的，是一个同样无厘头但是伟大的无以复加的家伙的出场——矩阵来了！多年之后，我才明白，当老师犯傻似地用中括号把一堆傻了吧叽的数括起来，并且不紧不慢地说：“这个东西叫做矩阵”的时候，我的数学生涯掀开了何等悲壮辛酸、惨绝人寰的一幕！自那以后，在几乎所有跟“学问”二字稍微沾点边的东西里，矩阵这个家伙从不缺席。对于我这个没能一次搞定线性代数的笨蛋来说，矩阵老大的不请自来每每搞得我灰头土脸，头破血流。长期以来，我在阅读中一见矩阵，就如同阿Q见到了假洋鬼子，揉揉额角就绕道走。
视你的发展方向而定吧，如果你要从事单片机设计与编程，汇编语言是必须的。如果是程序开发，网络管理等。汇编是用不到的。