根据结构矩阵的某些性质，结构分析时常用的矩阵分为以下几类：

1）方阵

矩阵行数与列数相等时为方阵，即A（n×n）。

2）对角方阵

除主对角元素外，所有副元元素皆为0时，即为对角方阵，以符号Λ表示。线性方程求解时，可对系数矩阵实行对角化，使各自由度对应的方程不再联立，便于求解。

如下式所示矩阵，若其为系数矩阵，则对应的线性方程AX=Y求解较为容易。

3）对称矩阵

方阵元素之间关系满足：aij=aji，即为对称矩阵

结构分析时较常用到的对称矩阵为实对称矩阵，元素皆由实数构成，如下式中矩阵A即为实对称矩阵。

实对称矩阵可以通过相似变换转换为对角方阵Λ，即(www.daowen.com)

在实对称矩阵中，若其中任两特征值不相等时，对应的特征向量必然正交。

4）正交矩阵

若A-1=AT，则A矩阵为正交矩阵。正交矩阵中，各列向量线性无关、彼此正交，且各列向量内积=1。正交矩阵常用于描述一个正交的向量空间。

下述矩阵皆为正交矩阵：

5）正定矩阵

实对称矩阵进行任意非零的相似变换，若所得相似矩阵的主元元素恒大于零，即为正定矩阵。

正定矩阵特征值恒大于0；正定矩阵可逆。

若A矩阵为实对称正定矩阵，可对其执行Cholesky分解（平方根法），即存在唯一的下三角矩阵L，则有式（1.1）成立。