直接计算
对于较小的矩阵，可以直接通过连乘的方式计算矩阵的n次方。
特征值分解法
如果矩阵可以对角化，即存在可逆矩阵P和对角矩阵D，使得$A = PDP^{-1}$，那么$A^n = PD^nP^{-1}$，其中$D^n$是对角矩阵D的每个对角元素取n次幂得到的。
快速幂算法
对于大规模矩阵，可以使用快速幂算法，将n次幂分解为若干个二次幂相乘，从而减少计算量。
分拆法
如果矩阵可以分解为两个矩阵的和，且其中一个矩阵的幂次容易计算，另一个矩阵的低次幂为零，可以使用二项式定理展开计算。
幂级数展开
当矩阵不可对角化时，可以使用矩阵的幂级数展开式来计算，即$A^n = \sum_{k=0}^{\infty} \frac{A^k}{k!}$，其中$n!$表示n的阶乘。
编程实现
在编程语言中，如Julia、Python和R，通常有现成的函数可以直接计算矩阵的n次方，或者可以通过自定义函数来实现。
选择哪种方法取决于矩阵的大小和是否容易对角化。对于大规模矩阵，快速幂算法是一种有效的计算方式