矩阵的逆可以通过以下几种方法求得：
伴随矩阵法
对于一个n阶方阵A，其逆矩阵A^-1可以通过公式 \（ A^{-1} = \frac{1}{\text{det}（A）} \cdot \text{adj}（A） \） 计算，其中 \（ \text{det}（A） \） 是A的行列式，\（ \text{adj}（A） \） 是A的伴随矩阵。
初等变换法
将矩阵A与单位矩阵I组成增广矩阵 \（ [A | I] \），然后通过初等行变换将A变为单位矩阵，同时对I进行相同的行变换，最终I变为A的逆矩阵。
高斯消元法
将矩阵A与单位矩阵I组成增广矩阵，通过行变换将A变为单位矩阵，同时对I进行相同的行变换，最终I变为A的逆矩阵。
LU分解法
将矩阵A分解为下三角矩阵L和上三角矩阵U的乘积，然后通过回代法求解A的逆矩阵。
奇异值分解法（SVD）
将矩阵A分解为三个矩阵U、W、V的乘积，其中W是对角矩阵，然后通过计算V的转置乘以W的逆矩阵再乘以U的转置得到A的逆矩阵。
QR分解法
将矩阵A分解为正交矩阵Q和对角矩阵R的乘积，然后通过计算R的逆矩阵再乘以Q的转置得到A的逆矩阵。
以上方法中，伴随矩阵法和初等变换法在实际应用中较为简单，而高斯消元法、LU分解法、SVD分解法和QR分解法在处理大型矩阵时更为高效。
需要注意的是，并非所有矩阵都有逆矩阵，只有当矩阵的行列式不为零时，矩阵才是可逆的。