计算可达矩阵的方法有多种，可以根据具体情况选择使用Excel、MATLAB或者Python等工具。下面我将分别介绍这些方法。

使用Excel计算可达矩阵

对于小规模的问题，可以使用Excel来计算可达矩阵。具体步骤如下：

构建邻接矩阵：

在Excel中构建一个有向图的邻接矩阵，其中每个元素表示两个节点之间是否存在边。

转换为布尔矩阵：

将邻接矩阵中的0和1转换为布尔值，即0变为FALSE，1变为TRUE。

进行布尔运算：

使用Excel的矩阵运算功能，对布尔矩阵进行一系列的AND和OR运算，直到矩阵不再发生变化为止。

使用MATLAB计算可达矩阵

MATLAB提供了图论工具箱，可以方便地计算可达矩阵。具体步骤如下：

导入图论工具箱：

确保MATLAB中已经安装了图论工具箱。

构建邻接矩阵：

在MATLAB中构建一个有向图的邻接矩阵。

调用`dgraf`函数：

使用`dgraf`函数计算可达矩阵，代码如下：

```matlab

A = [0 1 0； 0 0 1； 1 0 0]； % 邻接矩阵

P = dgraf（A）； % 计算可达矩阵

```

使用Python计算可达矩阵

Python中可以使用numpy库来计算可达矩阵。具体步骤如下：

导入numpy库：

确保已经安装了numpy库。

构建邻接矩阵：

用numpy数组表示邻接矩阵。

进行矩阵运算：

使用numpy的矩阵乘法功能，将邻接矩阵与自身相乘，然后将结果矩阵中非零元素设为1，代码如下：

```python

import numpy as np

def adjacency2reachabilityMatrix（adja_matrix）:

matrix_shape = adja_matrix.shape

unit_adja = np.eye（matrix_shape）

K1 = adja_matrix + unit_adja

for i in range（matrix_shape）:

KN = K1

while not np.array_equal（KN, K1）:

K1 = np.dot（KN, KN）

KN = K1

return K1

adja_matrix = np.array（[[0, 1, 0], [0, 0, 1], [1, 0, 0]]）

reachability_matrix = adjacency2reachabilityMatrix（adja_matrix）

print（reachability_matrix）

```

以上是计算可达矩阵的几种方法，可以根据问题的规模和复杂度选择合适的方法。对于小规模问题，Excel可能是一个简单方便的选择；对于中等规模的问题，MATLAB提供了更高效的工具；对于大规模问题，Python的numpy库可以提供快速的计算。