概率论：1.随机变量与概率分布：随机变量的定义与分类，离散与连续随机变量的概率质量函数与概率密度函数。以上是线性代数与概率论的一些细分知识点，考研数学中的内容非常广泛，建议继续深入学习相关教材与习题，加强对这些知识点的理解与掌握。
线性代数与概率论是考研数学中的两个重要的学科，下面是该学科细分的知识点整理：
线性代数：
1. 向量空间与子空间：向量空间的定义与性质，子空间的判定与性质。
2. 线性相关与线性无关：线性相关与线性无关的定义与性质，线性相关性的判定方法。
3. 线性方程组：线性方程组的消元法与矩阵表示，线性方程组的解的存在唯一性与解的结构。
4. 矩阵与行列式：矩阵的基本运算与性质，行列式的定义与性质，克拉默法则。
5. 特征值与特征向量：特征值与特征向量的定义与性质，特征值与特征向量的求解与应用。
6. 正交矩阵与二次型：正交矩阵的定义与性质，正交矩阵的求解与应用，二次型的定义与性质，二次型的标准形与规范形。
概率论：
1. 随机变量与概率分布：随机变量的定义与分类，离散与连续随机变量的概率质量函数与概率密度函数。
2. 一维随机变量的分布：离散随机变量的常见分布（如二项分布、泊松分布），连续随机变量的常见分布（如均匀分布、正态分布）。
3. 多维随机变量的分布：多维随机变量的联合分布、边缘分布、条件分布与独立性，常见的多维分布（如二维正态分布）。
4. 随机变量函数的分布：随机变量函数的分布的求解与性质（如和、乘积、极限等）。
5. 数理统计：样本与总体、统计量与抽样分布、参数估计与假设检验。
以上是线性代数与概率论的一些细分知识点，考研数学中的内容非常广泛，建议继续深入学习相关教材与习题，加强对这些知识点的理解与掌握。
