线性代数、概率论与数理统计是数学中的三个重要分支，它们各自的特点和难度不同，具体哪个更难往往取决于个人的数学基础、学习习惯以及对这些学科的理解程度。
1. 线性代数：
线性代数主要研究向量空间、线性变换、矩阵理论等。
它的难点在于抽象思维和空间想象能力，需要理解向量、矩阵等概念，并能够进行抽象的运算。
对于初学者来说，线性代数可能比较难以入门，因为它涉及到的概念和运算与日常经验相差较远。
2. 概率论与数理统计：
概率论研究随机现象的规律性，数理统计则是应用概率论的方法来分析数据。
它们的难点在于逻辑推理和公式的推导，需要理解概率分布、随机变量、统计推断等概念。
对于一些同学来说，概率论与数理统计可能更难，因为它们需要较强的逻辑思维能力和对公式的敏感度。
就难度而言，没有绝对的答案，以下是一些可能影响难度的因素：
个人背景：如果你有较强的数学基础，那么线性代数可能相对容易；如果你对逻辑推理有天赋，那么概率论与数理统计可能更容易上手。
学习方法：掌握有效的学习方法可以帮助你更好地理解这些学科，例如通过大量的练习、图形化理解、实际问题应用等。
课程难度：不同学校、不同教师所教授的课程难度不同，这也可能影响你对难度的感受。
线性代数、概率论与数理统计各有各的难点，关键在于找到适合自己的学习方法，逐步克服困难。
