求解需要用的方法：
1、当矩阵A的列数（column）等于矩阵B的行数（row）时，A与B可以相乘。
2、矩阵C的行数等于矩阵A的行数，C的列数等于B的列数。
3、乘积C的第m行第n列的元素等于矩阵A的第m行的元素与矩阵B的第n列对应元素乘积之和。
矩阵的用途：
矩阵是高等代数学中的常见工具，也常见于统计分析等应用数学学科中。在物理学中，矩阵于电路学、力学、光学和量子物理中都有应用；计算机科学中，三维动画制作也需要用到矩阵。 矩阵的运算是数值分析领域的重要问题。
将矩阵分解为简单矩阵的组合可以在理论和实际应用上简化矩阵的运算。对一些应用广泛而形式特殊的矩阵，例如稀疏矩阵和准对角矩阵，有特定的快速运算算法。
关于矩阵相关理论的发展和应用，请参考《矩阵理论》。在天体物理、量子力学等领域，也会出现无穷维的矩阵，是矩阵的一种推广。
以上内容参考：百度百科-矩阵
A＾k＝A＾（k－2）＋A＾2＋E。
A＾（k＋1）＝A＊A＾k＝A＊（A＾（k－2）＋A＾2＋E）＝A＾（k－1）＋A＾3＋A。
1、当矩阵A的列数（column）等于矩阵B的行数（row）时，A与B可以相乘。
2、矩阵C的行数等于矩阵A的行数，C的列数等于B的列数。
3、乘积C的第m行第n列的元素等于矩阵A的第m行的元素与矩阵B的第n列对应元素乘积之和。
除了上述的矩阵乘法以外，还有其他一些特殊的“乘积”形式被定义在矩阵上，值得注意的是，当提及“矩阵相乘”或者“矩阵乘法”的时候，并不是指代这些特殊的乘积形式，而是定义中所描述的矩阵乘法。在描述这些特殊乘积时，使用这些运算的专用名称和符号来避免表述歧义。
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追答矩阵的次方就是通过多个矩阵计算，并没有公式可用。
当然对于某些特殊的矩阵，有一些简便的方法，比如写成A=B+tE,然后对A的3次方，变成（B+tE）的三次方，用二次项公式来做。
不过一般的矩阵就是多个矩阵相乘。而且你那矩阵也不复杂啊...
我不应该相信你。你忘记了一个公式！就是A^n=l^(n-1)A，其中l是迹。
所以说不会做别出来瞎bb！还以为你会。。。。
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