矩阵的值的计算通常指的是计算矩阵的行列式、秩、迹、范数或条件数等。下面是一些基本概念和计算方法：
行列式（Determinant）:
对于方阵，行列式是一个标量值，它反映了矩阵的线性变换对体积的影响。
对于2x2矩阵，行列式计算公式为 `det（A） = a11 * a22 - a12 * a21`。
对于更高阶的矩阵，可以使用拉普拉斯展开或高斯消元法计算行列式。
秩（Rank）:
矩阵的秩是矩阵中线性无关的行或列的最大数目。
通过初等行变换可以将矩阵化为行阶梯形矩阵，非零行的数量即为矩阵的秩。
迹（Trace）:
矩阵的迹等于矩阵对角线上元素的和。
迹也等于矩阵的特征值之和。
范数（Norm）:
矩阵的范数是衡量矩阵大小的一种方法，常见的范数有1-范数、2-范数（谱范数）等。
条件数（Condition Number）:
矩阵的条件数反映了矩阵“病态”的程度，即输入微小变化时输出变化的敏感度。
特征值（Eigenvalues）:
矩阵的特征值是满足 `det（A - λI） = 0` 的标量λ，I是单位矩阵。
特征值可以通过求解特征多项式获得。
伴随矩阵（Adjugate Matrix）:
伴随矩阵的行列式值是原矩阵行列式的值的 `（n-1）` 次方，其中 `n` 是矩阵的阶数。
逆矩阵（Inverse Matrix）:
如果矩阵 `A` 是可逆的，则 `A` 的逆矩阵 `A^（-1）` 存在，并且满足 `A * A^（-1） = I`。
以上是矩阵的一些基本概念和计算方法。