Лине́йная а́лгебра — раздел алгебры, изучающий математические объекты линейной природы: векторные пространства, линейные отображения, системы линейных уравнений. Среди основных инструментов, используемых в линейной алгебре — определители, матрицы, сопряжение. Теория инвариантов и тензорное исчисление обычно также считаются составными частями линейной алгебры. Такие объекты как квадратичные и билинейные формы, тензоры и операции как тензорное произведение непосредственно вытекают из изучения линейных пространств, но как таковые относятся к полилинейной алгебре.
Ма́трица — математический объект, записываемый в виде прямоугольной таблицы элементов кольца или поля, который представляет собой совокупность строк и столбцов, на пересечении которых находятся его элементы. Количество строк и столбцов задаёт размер матрицы. Матрицу можно также представить в виде функции двух дискретных аргументов. Хотя исторически рассматривались, например, треугольные матрицы, в настоящее время говорят исключительно о матрицах прямоугольной формы, так как они являются наиболее удобными и общими.
Транспонированная матрица — матрица
, полученная из исходной матрицы
заменой строк на столбцы.
Жорданова матрица — квадратная блочно-диагональная матрица над полем
, с блоками вида

Симметричной (Симметрической) называют квадратную матрицу, элементы которой симметричны относительно главной диагонали. Более формально, симметричной называют такую матрицу
, что
.
Нормальная матрица — комплексная квадратная матрица
, коммутирующая со своей эрмитово-сопряжённой матрицей:
.
Бло́чная (кле́точная) ма́трица — представление матрицы, при котором она рассекается вертикальными и горизонтальными линиями на прямоугольные части — блоки (клетки):
,
SHARK — симметричный алгоритм блочного шифрования, разработанный группой криптографов, среди которых Винсент Рэймен, — автор шифра AES. В теории позволяет использовать блоки и ключи различной длины, однако авторская реализация использует 128-битный ключ и 64-битные блоки. Структура схожа со структурой подстановочно-перестановочной сети.

Умноже́ние ма́триц — одна из основных операций над матрицами. Матрица, получаемая в результате операции умножения, называется произведе́нием ма́триц. Элементы новой матрицы получаются из элементов старых матриц в соответствии с правилами, проиллюстрированными ниже.
Разложе́ние ма́трицы — представление матрицы
в виде произведения матриц, обладающих некоторыми определёнными свойствами. У каждого класса матричных разложений имеется своя область применения; в частности, многие эффективные алгоритмы вычислительной линейной алгебры основаны на построении соответствующих матричных разложений.
В линейной алгебре квадратная матрица A называется диагонализируемой, если она подобна диагональной матрице, то есть если существует невырожденная матрица P, такая что P−1AP является диагональной матрицей. Если V — конечномерное векторное пространство, то линейное отображение T : V → V называется диагонализируемым, если существует упорядоченный базис в V, при котором T представляется в виде диагональной матрицы. Диагонализацией называется процесс нахождения соответствующей диагональной матрицы для диагонализируемой матрицы или линейного отображения. Квадратная матрица, которую нельзя диагонализировать, называется дефектной.
Симплектическая матрица — это матрица M размера 2n×2n с вещественными элементами, которая удовлетворяет условию
Поскольку умножение матриц является центральной операцией во многих численных алгоритмах, много усилий было вложено в повышение эффективности алгоритма умножения матриц. Приложения алгоритма умножения матриц в вычислительных задачах найдены во многих областях, включая научные вычисления и распознавания образов, а также во вроде бы не имеющих отношение к матрицам задачах, таких как подсчёт путей через граф. Было разработано много различных алгоритмов для умножения матриц на оборудовании различного типа, включая параллельные и распределённые системы, где вычисления распределены на несколько процессоров.
Круги Гершгорина — набор кругов на комплексной плоскости, определяемых по квадратной матрице, таких, что все собственные значения данной матрицы заведомо лежат внутри каких-то из этих кругов. Таким образом, они позволяют получить априорное ограничение на расположение собственных значений квадратной матрицы. Впервые их описание было опубликовано советским математиком Семёном Ароновичем Гершгориным в 1931 году.
Матричный логарифм — матрица, для которой матричная экспонента равна исходной матрице — обобщение логарифма и в некотором смысле обратная функция матричной экспоненты. Не все матрицы имеют логарифм, но те матрицы, которые имеют логарифм, могут иметь более одного логарифма. Изучение логарифмов матриц приводит к теории Ли, так как если матрица имеет логарифм, то она является элементом группы Ли, а логарифм является соответствующим элементом векторного пространства алгебры Ли.