分解图

奇异值分解（英語：Singular value decomposition，縮寫：SVD）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陣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

在專案管理和系統工程中，工作分解結構（英語：Work Breakdown Structure）或稱為承包商工作分解結構（英語：Contractor Work Breakdown Structure, CWBS）係將一個專案細部分解為交付標的導向的較小組成。工作分解

AD + CB}}} 此反应必发生在水溶液中，它是基本类型的化学反应之一。複分解都不是氧化还原反应（有些反应是複分解产物再发生氧化还原，而不是複分解的结果）。 硝酸银＋盐酸→硝酸＋氯化银↓ 上图是一个复分解反应示例。图中的各种物质组成元素、原子团的化合价在反应前后保持不变。 有机化学中的类似反应为取代反应。

QR分解法是一種将矩阵分解的方式。這種方式，把矩阵分解成一个正交矩阵与一个上三角矩阵的积。QR分解经常用来解线性最小二乘法问题。QR分解也是特定特征值算法即QR算法的基础。 任何方块矩阵A都可以分解為 A = Q R {\displaystyle A=QR} 其中Q是正交矩阵（意味着QTQ =

在线性代数與数值分析中，LU分解是矩阵分解的一种，将一个矩阵分解为一个下三角矩阵和一个上三角矩阵的乘积，有时需要再乘上一个置换矩阵。LU分解可以被視為高斯消去法的矩陣形式。在数值计算上，LU分解經常被用来解线性方程组、且在求逆矩阵和计算行列式中都是一個關鍵的步驟。 對於方阵 A {\displaystyle