說實話，學個數學，你將來不從事相關工作或者不深入瞭解。數學有啥子用呢！

買房買車，你說哪個實用？

買菜買東西，你說哪個實用？

現實生活中，柴米油鹽醬醋茶，這些東西哪用得著數學啊。

但是，在一些高層次的工作生活中，數學與線代都有其一定的作用。相比而言，現代會更加重要。

線性規劃，就是一個很有用的工具。如果你是做生意的，進貨與定價就是根據這個判斷。汽車行駛路線就是按照這個制定。除此之外的，特徵值與特徵向量，在生物或農業上有所實用，檢視種群的密度及其預測其滅亡的模型上都有一些作用。

不管怎樣，多學一點是好的。萬一在一些時刻，就用著了呢。

高數更實用，微積分在物理方面的應用很多，無論是力學還是電磁學，各種公式的推倒都離不開微積分，在訊號與系統中還需要用到無窮級數的知識，週期訊號可以分解為無數個正弦函式的疊加，這是傅立葉級數的應用，微分方程在電路問題上用處很大，把電容電感等儲能元件電流電壓用微分的形式表示，大大簡化了電路問題的分析，不僅如此，我們還可以把時域的問題轉化到頻域來解決，比如傅立葉變換，拉普拉斯變換，z變換等等，都需要高等數學以及複變函式方面的知識，其實我們學到的很多知識，都離不開高數，所以高數更重要。

高數更實用我認為，微積分的學習對一個大學生來說十分重要，除了之後的學習要經常用到，這種微分和積分的思維方式也對一個人的未來影響深遠。量變的積累造就質變，不論多麼微小的努力，在經過一定的積累也可以成就偉大。我認為微積分已經不僅僅是一門知識，其中更蘊含著人生的哲理與智慧。

本人認為高等數學比較實用，但是這兩塊在知識體系的學習中是相輔相成的。

一、從數學與應用數學這個專業來分析下“線性代數”和“高等數學”這兩塊的內容，無論哪塊知識在“考研究生數學科目中的考試”都會涉汲到的，而且有些專業的考試也包括機率論與數理統計這塊知識。

1、線性代數內容：

行列式、矩陣、向量、線性方程組、特徵值和特徵向量、二次型。

2、高等數學內容：

函式•極限•連續、導數與微分、不定積分、定積分及廣義積分、中值定理的證明、常微分方程、一元微積分的應用、無窮級數、向量代數與空間解析幾何、多元函式微分學、重積分、曲線•曲面積分及場論初步、函式方程與不等式證明。

二、從數學的高度抽象性和廣泛應用性來分析下數學學科的特點，這兩方面也是相輔相成的。

1、集合論初步、數理邏輯初步、近世代數的某些內容（群、環、域、向量空間、矩陣代數）主要是從數學的基礎著眼的，體現了數學的高度抽象性。

a、集合論的思想己成為數學各分支不可缺少的基礎和工具。

b、數理邏輯初步不但對數學理論起基礎性的作用，而且對計算機理論有著深刻的影響。在中學階段引入數理邏輯初步，不但對培養學生邏輯思維有重要意義，而且對學習和掌握計算機原理與使用也是有益的。

2、微積分、機率與統計初步、演算法語言和程式設計初步，主要是從應用角度著眼的，體現了數學的廣泛應用性。

a、微積分是分析領域的基礎，至今仍是數學中應用最廣泛的分支之一，在高中數學課程中增加了導數、積分等內容，而且也是高考數學中考試的內容可見其重要性不言而喻。

b、機率論與數理統計處理的是大量的隨機現象。在中學數學課程中主要學習“數與代數、空間與圖形、統計與機率”這三塊內容，而且也是中考數學中考試要求的內容，也是非常重要的。

c、演算法語言和程式設計初步體現在全國計算機等級二級考試中“C語言、C++、Java、Vb等包括馬上要組織開考的Python語言”，而“資料結構與型別、插入排序、氣泡排序、二分法排序、二進位制、框圖等好多的內容”都離不開數學。

綜上：如果考慮實用性，還是高等數學比較實用！

結論是一樣實用，就看你學的夠不夠深入。

國內的線性代數教材是學到到了二次型就結束了，看不到實用的價值，但是麻省理工的Gilbert Strange教的本科課程，是要到線性空間的各種基變換和svd分解的（奇異值分解），課程只有35課時，雖然是2000年的課程，卻把線性代數的本質交給了學生，而國內要到研究生學矩陣分析才會涉及。現在流行的人臉識別技術，Gilbert Strange教授在2000年就給出了原理分析和解決方案，用矩陣就可以解決，國內這些技術都是以此為藍本，改良後應用的。

微積分裡傅立葉變換，小波變換等等變換，線上性代數里都其實就是線性代數各種基變換，微積分裡變數多了之後變成高維空間，只不過是以函式為基罷了。

所以說，微積分和線性代數是殊途同歸，用哪個都可以解決問題，關鍵在於學習者有沒有達到融會貫通的程度。