行列の分布はランダム行列のモデルであり，線形代数アルゴリズム，量子系の直接モデル化，多変量回帰等，多くの利用法がある．多くの場合，固有値の場所等の基本特性が主な関心事である． Wolfram言語は幅広い行列の分布のコレクションの効率的サンプリング，行列の基本特性についての多目的極限分布，あらゆる行列の特性を調べるためのモンテカルロシミュレーションに基づく一般フレームワークと自動化を提供する．

シミュレーション

RandomVariate — 行列の分布から確率変量を生成する

行列の分布

MatrixNormalDistribution — 行列値の正規分布

MatrixTDistribution — 行列値のスチューデントの 分布

WishartMatrixDistribution — 行列値のカイ二乗分布

InverseWishartMatrixDistribution — 行列値の逆カイ二乗分布

ガウス構造の行列分布

GaussianOrthogonalMatrixDistribution — 対称行列(GOE)

GaussianUnitaryMatrixDistribution — エルミート(Hermitian)行列(GUE)

GaussianSymplecticMatrixDistribution — 四元数のエルミート行列(GSE)

一様構造の行列の分布

CircularRealMatrixDistribution — 直交行列(CRE)

CircularUnitaryMatrixDistribution — ユニタリ行列(CUE)

CircularQuaternionMatrixDistribution — コンパクト斜交行列(CQE)

CircularOrthogonalMatrixDistribution — 対称ユニタリ行列(COE)

CircularSymplecticMatrixDistribution — 自己双対ユニタリ行列(CSE)

行列の特別な制限特性の分布

WignerSemicircleDistribution — ランダムな対称行列の固有値

TracyWidomDistribution — ランダムな対称行列のスケールされた最大固有値

MarchenkoPasturDistribution — Wishart行列の特異値

一般的な行列の特性の分布

MatrixPropertyDistribution — 行列の分布特性

NExpectation — 行列の分布の特性の期待値を計算する

NProbability — 行列の分布の特性の確率を計算する