线性代数专业考研的内容主要包括以下几个方面：
向量与矩阵：
这是线性代数的基础，包括向量的定义、线性组合、线性相关性、基底、维数等概念，以及矩阵的基本运算如加法、乘法、转置等。
线性方程组：
这是线性代数中非常核心的部分，主要考察如何通过高斯消元法求解线性方程组，理解其解的情况（无解、唯一解、无穷多解）。
行列式：
行列式的性质及其在解线性方程组中的应用是线性代数中一个重要的知识点。行列式还与矩阵的可逆性密切相关。
特征值与特征向量：
这是考研线性代数中较为复杂的一部分，涉及矩阵的对角化、相似矩阵、特征值的计算等内容，是许多高阶问题的基础。
线性变换：
线性代数中的另一大重点，主要研究向量空间中的线性变换，尤其是变换矩阵与线性变换之间的关系。
内积空间：
一些院校的考研大纲还会包括内积空间及其相关性质的考察，如正交基、格拉姆—施密特正交化等。
针对不同的考研科目，内容的深度和广度会有所差异。例如，计算机类专业可能更注重矩阵运算和特征值分析，而经济学类专业则可能更侧重于线性方程组的应用。
在复习考研线性代数时，需要注意以下几点：
分清各类矩阵，熟悉它们的定义、性质、应用和变换。
熟练掌握行列式的计算方法和常用公式，理解其性质和应用。
理解矩阵的转置和伴随矩阵的计算方法。
掌握矩阵的逆和行列式的计算方法，理解可逆矩阵的性质和充要条件。
熟练掌握线性方程组的求解方法和解的结构，理解线性表示和线性相关性的概念和性质。
掌握特征值和特征向量的计算方法和性质，理解相似矩阵和矩阵可相似对角化的条件。
理解二次型的标准型和规范型，掌握化二次型为标准型的方法和正定矩阵的性质。
通过系统复习和练习，可以有效地掌握线性代数专业考研的相关知识和技能。