​​高等数学、线性代数和现代概率论中，线性代数普遍被认为难度最高，其次是高等数学，现代概率论相对较易。​​ 这一结论基于课程内容抽象性、计算复杂度及学习曲线综合评估，但具体难度因人而异，尤其受数学基础和应用方向影响。

从知识体系来看，线性代数的核心难点在于高维空间抽象概念（如线性变换、特征值）和矩阵运算的逻辑链条，其教学顺序与知识依赖关系常存在错位，导致理解门槛陡增。高等数学的挑战集中在多元微积分和级数理论的技巧性计算，需大量练习才能掌握解题范式。现代概率论虽在随机过程等高级领域较深，但基础部分（如概率分布、统计推断）因贴近生活实例而更易建立直观认知。

不同学习阶段的三者难度表现差异显著：本科低年级常反馈高数计算压力大，而高年级学生更畏惧线性代数的公理化推导；考研群体则认为概率论题型固定易得分，高数因综合性强成为主要失分点。教材选择也显著影响难度感知，例如欧美教材通过实例降低线性代数的抽象度，而国内传统教材可能加剧学习阻力。

​​提示​​：若计划攻克这三门课程，建议优先建立线性代数的几何直观（如可视化向量变换），高数侧重分模块突破计算瓶颈，概率论则需从实际问题反推理论应用。对于非数学专业，掌握概率论基础即可满足多数场景，而理工科研究者需在高数和线代上投入更多精力。