线性代数：

这是数学的一个基础分支，主要研究向量、矩阵、线性方程组等内容。线性代数在计算机科学、物理学、工程学等领域有着广泛的应用，特别是在数据分析和机器学习领域，线性代数成为了必备的工具。

矩阵分析：

包含矩阵的基本理论和方法，探讨矩阵函数、矩阵的直积和矩阵方程、复合矩阵和行列式恒等式等。此外，还包括酉方阵、Hermite方阵、规范方阵等特殊矩阵的性质，以及矩阵的特征值、奇异值和非负方阵的概念。

数值分析：

研究数值计算方法，如插值、逼近、数值微分和积分等。数值分析为科学计算和工程实践提供工具，与矩阵运算密切相关。

基础代数学：

这是研究生阶段的一门必修课程，主要研究矩阵理论、特征值与特征向量、矩阵分解等内容。

组学大数据：

这门课程可能涉及矩阵在生物信息学中的应用，如基因组学数据分析等。

离散数学：

虽然不直接以矩阵为核心，但离散数学中的某些内容，如矩阵在图论中的应用，与矩阵有密切联系。

矩阵论：

主要考查学生对矩阵论的基本概念、理论和基本方法的掌握，以及运用矩阵论的理论和方法解决问题的能力。内容包括线性空间和线性变换、矩阵的变换、Jordan标准型和矩阵分解、矩阵理论在实际问题中的应用等。

行列式：

考试内容涵盖行列式的概念和基本性质、行列式按行（列）展开定理等。要求学生了解行列式的概念，掌握行列式的性质，并能够应用这些性质进行计算。

矩阵：

包括矩阵的概念、线性运算、乘法、幂、方阵乘积的行列式、转置、逆矩阵、伴随矩阵、初等变换、初等矩阵、矩阵的秩、矩阵的等价、分块矩阵及其运算等。要求学生理解矩阵的各种概念和性质，并能够进行相关的计算和证明。

向量：

内容包括向量的概念、线性组合与线性表示、向量组的线性相关与线性无关、向量组的秩、向量组的秩与矩阵的秩之间的关系、向量空间及其相关概念、维向量空间的基变换和坐标变换、过渡矩阵、向量的内积、线性无关向量组的正交规范化方法、规范正交基、正交矩阵及其性质等。要求学生掌握向量的各种概念和性质，并能够进行相关的计算和证明。

线性方程组：

包括克莱姆法则、齐次线性方程组有非零解的充分必要条件、非齐次线性方程组有解的充分必要条件、解空间、非齐次线性方程组的通解等。要求学生掌握线性方程组的解法和相关概念。

矩阵的特征值和特征向量：

包括特征值和特征向量的概念、性质、相似变换、相似矩阵的概念及性质等。要求学生理解并掌握这些概念和性质，并能够进行相关的计算。

二次型：

包括二次型及其矩阵表示、合同变换与合同矩阵、二次型的秩惯性定理、二次型的标准形和规范形、用正交变换和配方法化二次型为标准形、二次型及其矩阵的正定性等。要求学生掌握二次型的各种概念和性质，并能够进行相关的计算和证明。

这些科目涵盖了矩阵理论的各个方面，从基础知识到高级应用都有涉及。选择哪个科目进行考试，可以根据个人的兴趣和职业规划来决定。如果对计算机科学、数据分析和机器学习等领域感兴趣，那么线性代数和矩阵分析可能是更好的选择。如果打算从事物理、工程等需要深入理解矩阵理论的应用，那么矩阵分析和数值分析可能更适合。研究生阶段的学生可能需要学习基础代数学和矩阵论等更高级的课程。