本书在线性代数和高等数学的基础上分6章介绍矩阵分析及应用的相关内容。第1章回顾线性代数中的矩阵基础知识，并扩展到一般的复数矩阵，为后续章节做准备。第2章介绍在工程学科中常用的几种矩阵分解，包括三角分解、满秩分解、对角分解、酉相似分解和奇异值分解，并对这些分解在MIMO通信、线性系统分析和图像处理领域进行应用。第3章为矩阵分析初步，重点介绍矩阵范数、矩阵函数以及矩阵的微积分，相关知识在采样控制和神经网络控制中进行应用分析。第4章为矩阵的广义逆，重点介绍其中的1-逆、1，2-逆、1，3-逆、1，4-逆和MP-逆，并将这些矩阵逆对应不同的最小二乘法进行比较介绍，应用于数据处理、逆向工程和图像处理领域。第5章介绍线性空间和线性变换，线性空间以内积空间为例进行重点讲解，线性变换则重点介绍它的运算、子空间以及矩阵表示，以子空间方法中的主成分分析方法为例对本章知识进行应用分析。第6章为矩阵的Kronecker积和矩阵不等式。