$\mathbb{R}^{n\times n}$ bir matrix icin
- Klasik method (Laplace / sanirim CHIO da deniyor) ile bu $\mathcal{O(n!)}$
- Gauss-eliminasyonu/QR/LU/EigenValue/SingularValue dekompozisyonlari ile ~ $\mathcal{O(n^3)}$
- Iteratif yontemler ile (mesela rastgele bir vektor al ve matriksle carpadur) oz degerleri bulup hepsini carpabalirsin. Bu acikcasi secilen yonteme gore degisiyor ama adim basi ~ $\mathcal{O(n^2)}$
isleme malolur.
Tabii eger matrisinin cesitli ozellikleri (simetrik vb.) varsa daha hizli algoritmalar mevcut.
Genel olarak eger bir polinom $P$ ve matrix $A$,
$P(A) = 0$ sagliyorsa, oz degerler de bu polinomun koku olur