特異行列は、制約によって有効なランクが低下して一意の解が得られないような線形系でしばしば現れます。

多くの数値アルゴリズムでは、対角行列が計算を簡素化します。固有値は単に主対角成分だからです。

ブロック行列の積を計算する際、複数の単位行列（対角要素が1でその他が0の行列）はしばしば単位元として働き、計算を単純化します。

シーンを正しくレンダリングするために、グラフィックスエンジンはオブジェクトの座標に複数の変換行列を掛けます。

最小二乗解を効率的に求めるために、いくつかの射影行列を事前に計算し、アルゴリズム全体で再利用します。

研究者たちは、どのパターンが最適な信号分離をもたらすかを判断するために、いくつかのカンファレンス行列を比較した。

ゼミでは、線形変換の下で標準的なシンプレクティック形式を保つ、シンプレクティック行列の複数形に当たるいくつかの行列を解析しました。

連立線形方程式を解くとき、正方行列は行列式や逆行列の計算をしばしば簡単にします。

学生たちは線形代数の課題の締め切り前に逆行列を計算するのに苦労した。

研究者たちはグラフのマッチングをよりよく理解するために、タットにちなんだ複数の行列のスペクトル特性を調べた。