关于考研数学中概率与线性代数的难度对比，综合多来源信息分析如下：

一、知识体系与抽象程度

概率论

涉及随机事件、概率分布（如古典概型、几何概型）、随机变量、大数定律等高度抽象概念，需要较强的数学基础和逻辑思维能力。

难点集中在随机过程、极限定理等综合性较强的内容，对数学分析的熟练度要求较高。

线性代数

以矩阵、向量、线性空间、特征值和特征向量为核心，概念相对直观但体系庞大，需记忆大量公式并理解其物理意义。

高维空间和多元函数的学习可能对初学者构成挑战，但实际应用场景更广泛。

二、学习难度感受差异

概率论常被描述为“最难”，主要因以下原因：

抽象概念多（如概率密度函数、条件概率）；

需要较强的归纳总结能力，例如通过古典概型推导出一般性结论；

实际应用场景复杂（如金融工程、统计学）。

线性代数的难度感受因人而异：

基础薄弱者可能因矩阵运算复杂而感到困难；

但部分考生认为其逻辑性强且应用广泛（如计算机科学、工程领域）。

三、考试难度与分值分布

高数：

占比84分，内容最广且综合性最强，包含多元微积分、级数等难点，题型灵活且压轴题多；

概率与线性代数：各占22%，但概率论内容稍多（如概率统计），线性代数侧重计算与概念理解。

四、学习建议

概率论

先巩固古典概型、条件概率等基础，再逐步学习随机过程等高级内容；

多做练习题，尤其是综合性题目，提升解题能力。

线性代数

系统学习矩阵运算、行列式性质，通过实例理解抽象概念；

建立知识框架，串联不同章节的联系。

综上，概率论因抽象性和综合性通常被认为更难，但线性代数的学习曲线也较陡峭。建议考生结合自身基础制定复习计划，注重知识体系构建与解题技巧训练。