矩阵分解是将一个矩阵拆解为数个矩阵的矩阵乘法的运算。其依使用目的的不同，可分为几类。
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快速傅里叶变换，是快速计算序列的离散傅里叶变换或其逆变换的方法。傅里叶分析将信号从原始域转换到频域的表示或者逆过来转换。FFT会通过把离散傅里叶变换矩阵矩阵分解为稀疏矩阵因子之积来快速计算此类变换。 因此，它能够将计算DFT的计算复杂性理论从只用DFT定义计算需要的
O
{\displaystyle O}
，降低到
O
{\displaystyle O}
，其中
n
{\displaystyle n}
为数据大小。
快速傅里叶变换，是快速计算序列的离散傅里叶变换或其逆变换的方法。傅里叶分析将信号从原始域转换到频域的表示或者逆过来转换。FFT会通过把离散傅里叶变换矩阵矩阵分解为稀疏矩阵因子之积来快速计算此类变换。 因此，它能够将计算DFT的计算复杂性理论从只用DFT定义计算需要的
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{\displaystyle O}
，降低到
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{\displaystyle O}
，其中
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{\displaystyle n}
为数据大小。
在线性代数中，舒尔分解或舒尔上三角化是一种矩阵分解方法，得名于德国数学家伊沙海·舒尔。
在数学中，特别是线性代数和泛函分析里，一个矩阵或线性算子的极分解是一种类似于复数之极坐标分解的矩阵分解。一个复数 z 可以用它的绝对值和辐角表示为：
快速傅里叶变换，是快速计算序列的离散傅里叶变换或其逆变换的方法。傅里叶分析将信号从原始域转换到频域的表示或者逆过来转换。FFT会通过把离散傅里叶变换矩阵矩阵分解为稀疏矩阵因子之积来快速计算此类变换。 因此，它能够将计算DFT的计算复杂性理论从只用DFT定义计算需要的
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，其中
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{\displaystyle n}
为数据大小。
快速傅里叶变换，是快速计算序列的离散傅里叶变换或其逆变换的方法。傅里叶分析将信号从原始域转换到频域的表示或者逆过来转换。FFT会通过把离散傅里叶变换矩阵矩阵分解为稀疏矩阵因子之积来快速计算此类变换。 因此，它能够将计算DFT的计算复杂性理论从只用DFT定义计算需要的
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，其中
n
{\displaystyle n}
为数据大小。
快速傅里叶变换，是快速计算序列的离散傅里叶变换或其逆变换的方法。傅里叶分析将信号从原始域转换到频域的表示或者逆过来转换。FFT会通过把离散傅里叶变换矩阵矩阵分解为稀疏矩阵因子之积来快速计算此类变换。 因此，它能够将计算DFT的计算复杂性理论从只用DFT定义计算需要的
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为数据大小。
快速傅里叶变换，是快速计算序列的离散傅里叶变换或其逆变换的方法。傅里叶分析将信号从原始域转换到频域的表示或者逆过来转换。FFT会通过把离散傅里叶变换矩阵矩阵分解为稀疏矩阵因子之积来快速计算此类变换。 因此，它能够将计算DFT的计算复杂性理论从只用DFT定义计算需要的
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为数据大小。
快速傅里叶变换，是快速计算序列的离散傅里叶变换或其逆变换的方法。傅里叶分析将信号从原始域转换到频域的表示或者逆过来转换。FFT会通过把离散傅里叶变换矩阵矩阵分解为稀疏矩阵因子之积来快速计算此类变换。 因此，它能够将计算DFT的计算复杂性理论从只用DFT定义计算需要的
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{\displaystyle n}
为数据大小。
奇异值分解是线性代数中一种重要的矩阵分解，在信号处理、统计学等领域有重要应用。奇异值分解在某些方面与对称矩阵或厄米矩阵基于特征向量的对角化类似。然而这两种矩阵分解尽管有其相关性，但还是有明显的不同。对称阵特征向量分解的基础是谱分析，而奇异值分解则是谱分析理论在任意矩阵上的推广。
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