通过矩阵的运算，主要解决的问题是了解功能需求（FR）之间的相关程度，这样有利于做出良好的决策。如图所示，
[[Image:matrix2.png|500px]] [[Image:Matrix1.png|500px600px]]
A矩阵代表FR1与FR2之间是相互独立的，因为矩阵X是对角矩阵；
B矩阵代表FR1与FR2之间是半独立的，其中FR1不依赖与FR2，但FR2依赖与FR1；B,C矩阵代表FR1与FR2之间是半独立的，其中FR1不依赖与FR2，但FR2依赖与FR1或与之相反； C矩阵代表FR1与FR2之间是独立的，其中FR1与FR2之间是相互依赖的。D矩阵代表FR1与FR2之间是独立的，其中FR1与FR2之间是相互依赖的。
类似的，可以把这种简单的二维情况推广到n维情况中去（如图），这样可以单纯的通过矩阵X来了解各个功能需求之间的相偶联情况。类似的，可以把这种简单的二维情况推广到n维情况中去（如上图——多维情况），这样可以单纯的通过矩阵X来了解各个功能需求之间的相偶联情况。
矩阵分析对于流程分析（工业流程、技术流程等）有着极大的简化，尤其是当情况比较变得复杂而不可捉摸时。