Mathematica可进行矩阵的各种运算,如矩阵求逆、矩阵的转置、矩阵与向量的乘法等.下面列出主要的运算.记k为常数,u,v为向量,A,B为矩阵 
    k*A------------------------常数乘矩阵 
    k+u-----------------------向量u的每一个元素加上k 
    u+v----------------------向量的对应元素相加 
    u.v-----------------------向量的内积 
    u*v-----------------------向量的对应元素相乘 
    A.u---------------------矩阵乘向量 
    u.A-----------------------向量乘矩阵 
    A.B--------------------------矩阵乘矩阵 
    Transpose[A]-----------------求矩阵A的转置阵 
    Inverse[A]--------------------求矩阵A的逆矩阵 
    Det[A]-------------------------求矩阵A的行列式 
    Eigenvalues[A]-----------------求数字阵A的特征值 
    Eigentvectors[A]---------------求数字阵A的特征向量 
    LinearSolve[A,v]---------------求解线性方程组Ax=v 
    Chop[%n]-------------------舍去第n个输出中无实际意义小量 
    矩阵可以左乘以向量或右乘以向量, Mathematica也不区分“行”,或“列”向量,自动进行可能的运算. 
    例: 
    In[1]:=A={{a,b},{c,d}}; v={x,y}; 
    In[2]:=A.v (A左乘以v) 
    Out[2]={ax+by,cx+dy} 
    In[3]:=v.A (A右乘以v) 
    Out[3]={ax+cy,bx+dy} 
    In[4]:=Inverse[A] 
    Out[4]= 
    如果矩阵的元素是近似数，则求出的逆矩阵也是近似的。 
    In[5]:=B={{1.2,5.7},{4.2,5.6}}; Inverse[B] 
    Out[5]= 
    In[6]:=%.B 
    Out[6]= 
    结果与单位矩阵有微小误差，用函数Chop消去无实际意义小量 
    In[7]:=Chop[%] 
    Out[7]={{1.,0},{0,1.}} 
    前面已介绍了用Solve解线性方程组，但对于矩阵形式Ax=v的线性方程组，用 
    LinearSolve[A,v]更方便. 
    In[8]:=M={{2,1},{1,4}}; LinearSolve[M,{a,b}] 
    A^m_n，Pochhammer[n-m+1,n] 
    C^m_n，Binomial[n,m]