矩阵分析是数学的一个分支，主要研究矩阵的性质和应用。在线性代数中，矩阵是一个非常重要的工具，它在许多领域都有广泛的应用，如计算机科学、物理学、工程学等。矩阵分析课程会详细介绍矩阵的理论和方法，包括线性空间与线性变换、内积空间、矩阵的相似标准形、矩阵分解、矩阵函数等内容。

在考研数学中，矩阵分析部分主要考查线性代数中的核心概念和运算，包括但不限于以下内容：

矩阵运算：

包括矩阵乘法、矩阵的加法、减法、数乘等基本运算。需要注意的是，矩阵乘法不满足交换律和消去律。

逆矩阵：

理解逆矩阵的定义，掌握伴随矩阵与逆矩阵的关系，以及利用初等变换求逆矩阵的方法。

矩阵特征值和特征向量：

定义特征值和特征向量的概念，并学习如何求解它们。

矩阵的秩：

研究矩阵的秩的性质及其在矩阵分析和线性代数中的应用。

矩阵的分块：

了解矩阵分块的概念及其在解决问题时的应用。

矩阵的对角化：

学习如何将矩阵对角化及其在解决实际问题的意义。

方阵的特征值与特征向量：

研究方阵的特征值和特征向量的性质及其计算方法。

矩阵分析在考研数学中占有重要地位，虽然单独考查本部分以小题为主，但矩阵作为线性代数的核心工具，其复习的成败基本决定了整个线性代数复习的成败。因此，建议考研考生在备考过程中，重视对矩阵分析部分的学习和掌握。