Matris normal dağılım
Olasılık kuramı ve istatistik bilim dalları içinde matris normal dağılımı tek değişebilirli normal dağılımının çok değişkenli olarak genelleştirilmesidir. Matris normal dağılım gösteren çoklu rassal değişkenler matrisi, (rassal matris) X (n × p) için olasılık yoğunluk fonksiyonu matris terimleriyle şu şekli almaktadır: p(\mathbf{X} \mathbf{M}, {\boldsymbol \Omega}, {\boldsymbol \Sigma})
=(2\pi)^{-np/2} {\boldsymbol \Omega} ^{-n/2} {\boldsymbol \Sigma} ^{-p/2}
\exp\left( -\frac{1}{2} \mbox{tr}\left[ {\boldsymbol \Omega}^{-1} (\mathbf{X} - \mathbf{M})^{T} {\boldsymbol \Sigma}^{-1} (\mathbf{X} - \mathbf{M}) \right] \right). Burada M matrisi n × p, Ω matris p × p ve Σ matrisi n × n.