奇异值：
其定义为定义：设A为阶矩阵，
表示A的转置矩阵，
的n个特征值的非负平方根叫作A的奇异值。记为σi(A)。
如果把的特征值记为
，则
。
性质：对于一个实矩阵，如果可以分解为
，其中U和V为分别为m×m与n×n阶正交阵，S为m×n阶对角阵，且
。且有
.那么
称为矩阵A的奇异值。U和V成为左右奇异阵列，且U和V都是酉矩阵。
酉矩阵：
n*n方阵A，进行特征值分解, (A有i个特征值，且W为特征列向量组成)
若将上面的W进行标准化（归一化）,W中的所有列向量都是标准正交基，那么这时 这里的
就可以说W是酉矩阵。
上面情形针对实数矩阵A，若A为复数矩阵，则满足的，称W为酉矩阵。
广义逆矩阵（右上角为+）：
Hermitian矩阵（右上角为H)
厄米特矩阵（Hermitian Matrix，又译作“埃尔米特矩阵”或“厄米矩阵”），指的是自共轭矩阵。矩阵中每一个第i行第j列的元素都与第j行第i列的元素的共轭相等。埃尔米特矩阵主对角线上的元素都是实数的，其特征值也是实数。
（1）n阶厄米特矩阵A为正定（半正定）矩阵的充要条件是A的所有特征值大于（大于等于）0。
（2）若A是n阶厄米特矩阵，其特征值对角阵为V，则存在一个酉矩阵U，使AU=UV。
（3）若A是n阶厄米特矩阵，其弗罗伯尼范数的平方等于其所有特征值的平方和。
（4）主对角线元素皆为实数的埃尔米特矩阵的特征值均为实数, 斜埃尔米特矩阵的特征值为零或纯虚数。
（5）任何一个矩阵可以表示成用一个埃尔米特矩阵A与一个斜埃尔米特矩阵B的和表示。
伴随矩阵：（右上角带*）
