
В математике квадра́тная ма́трица — это матрица, у которой число строк совпадает с числом столбцов, и это число называется порядком матрицы. Любые две квадратные матрицы одинакового порядка можно складывать и умножать.

Многоме́рное норма́льное распределе́ние в теории вероятностей — это обобщение одномерного нормального распределения. Случайный вектор, имеющий многомерное нормальное распределение, называется гауссовским вектором.
Тензорное произведение — операция над векторными пространствами, а также над элементами перемножаемых пространств.
Спектральная теорема — класс теорем о матрицах линейных операторов, дающих условия, при которых такие матрицы могут быть диагонализированы, то есть представлены в виде диагональной матрицы в некотором базисе. Эти теоремы позволяют свести вычисления, включающие диагонализируемые матрицы к гораздо более простым вычислениям, использующим соответствующие диагональные матрицы.
В математике последовательностью ортогональных многочленов называют бесконечную последовательность действительных многочленов
,

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.

Сингуля́рное разложе́ние — определённого типа разложение прямоугольной матрицы, имеющее широкое применение, в силу своей наглядной геометрической интерпретации, при решении многих прикладных задач. Переформулировка сингулярного разложения, так называемое разложение Шмидта, имеет приложения в квантовой теории информации, например в запутанности.
Алгоритм вычисления собственных значений — алгоритм, позволяющий определить собственные значения и собственные векторы заданной матрицы. Создание эффективных и устойчивых алгоритмов для этой задачи является одной из ключевых задач вычислительной математики.
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

Пространство столбцов матрицы
— это линейная оболочка её вектор-столбцов. Пространство столбцов матрицы также является образом или областью значений соответствующего ей отображения.
Round5 — это постквантовая система шифрования с открытым ключом, основанная на общей задаче обучения с округлением. Данная система является альтернативой для алгоритма RSA и эллиптических кривых и предназначена для защиты от квантовых компьютеров. Round5 состоит из алгоритмов для реализации механизма инкапсуляции ключей и схемы шифрования с открытым ключом. Данные алгоритмы попадают под категорию криптография на решётках.
Обобщённый собственный вектор
матрицы
— вектор, который удовлетворяет определённым критериям, которые слабее, чем критерии для (обычных) собственных векторов.
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.
Спектральный радиус — понятие в математике, определяемое для квадратной матрицы как максимум абсолютных значений её собственных значений. В более общем случае, спектральный радиус линейного ограниченного оператора — это точная верхняя граница абсолютных значений элементов его спектра. Спектральный радиус часто обозначается ρ(·).