大学数学中与矩阵相关的科目主要包括：
线性代数：
这是数学的一个基础分支，主要研究向量、矩阵、线性方程组等内容。线性代数在计算机科学、物理学、工程学等领域有着广泛的应用，特别是在数据分析和机器学习领域，线性代数成为了必备的工具。
矩阵分析：
包含矩阵的基本理论和方法，探讨矩阵函数、矩阵的直积和矩阵方程、复合矩阵和行列式恒等式等。此外，还包括酉方阵、Hermite方阵、规范方阵等特殊矩阵的性质，以及矩阵的特征值、奇异值和非负方阵的概念。
数值分析：
研究数值计算方法，如插值、逼近、数值微分和积分等。数值分析为科学计算和工程实践提供工具，与矩阵运算密切相关。
基础代数学：
这是研究生阶段的一门必修课程，主要研究矩阵理论、特征值与特征向量、矩阵分解等内容。
组学大数据：
这门课程可能涉及矩阵在生物信息学中的应用，如基因组学数据分析等。
离散数学：
虽然不直接以矩阵为核心，但离散数学中的某些内容，如矩阵在图论中的应用，与矩阵有密切联系。
建议学生在学习矩阵相关课程时，注重理论与实践的结合，通过实际应用来加深对矩阵理论的理解。同时，建议学生掌握一些常用的矩阵运算和特征值问题的解决方法，这些技能在多个学科领域都有广泛的应用。