求矩阵权重的软件和方法有多种，以下是一些常用的选项：
MATLAB
MATLAB是一种广泛用于科学计算的高级编程语言和交互式环境，非常适合用于矩阵权重的计算和一致性检验。可以使用MATLAB中的函数如`eig`来计算特征值和特征向量，从而得到矩阵的权重。此外，MATLAB还提供了层次分析法（AHP）的相关工具和函数，可以方便地进行权重计算和一致性检验。
Python
Python是一种流行的编程语言，拥有丰富的科学计算库，如NumPy和SciPy，可以用来计算矩阵权重。通过使用NumPy的`linalg.eig`函数可以求出矩阵的特征值和特征向量，进而得到权重。同时，也可以使用一些第三方库如`pyAHP`来进行层次分析法的权重计算和一致性检验。
Excel
对于较小的矩阵，可以使用Excel中的函数如`AVERAGE`、`PRODUCT`和`POWER`等进行权重的计算。虽然Excel没有直接求矩阵特征值的函数，但可以通过一些间接的方法计算权重，例如通过求解线性方程组或使用Excel的求解器功能。
其他软件
除了上述工具外，还有一些专门的层次分析法（AHP）软件，这些软件通常提供用户友好的界面，可以方便地进行权重计算和一致性检验。这些软件可能是收费的，也可能有层级限制。
建议
选择合适的工具：根据具体需求和矩阵的复杂性选择合适的工具。对于大型矩阵和复杂的计算，建议使用MATLAB或Python。对于简单的权重计算，Excel可能已经足够。
学习相关函数：无论使用哪种工具，了解相关函数和计算方法都是非常重要的，这有助于更有效地进行权重计算和一致性检验。
希望这些信息对你有所帮助!