python3-特征值，特征分解，SVD奇異值分解
A的所有特征值的全體，叫做A的譜，記為λ(A)
2.特征分解（Eigendecomposition），又稱譜分解（Spectral decomposition）是將矩陣分解為由其特征值和特征向量表示的矩陣之積的方法。需要註意只有對可對角化矩陣才可以施以特征分解。
一個矩陣的一組特征向量是一組正交向量。
令 A 是一個 N×N 的方陣，且有 N 個線性無關的特征向量 。這樣， A 可以被分解為:
其中Q是這個矩陣A的特征向量組成的矩陣，Σ是一個對角陣，每個對角線上的元素就是一個特征值。這裏需要註意只有可對角化矩陣才可以作特征分解。
只有對角線上有非0元素的矩陣稱為對角矩陣，或說若一個方陣除了主對角線上的元素外，其余元素都等於零，則稱之為對角陣。
特征值分解是一個提取矩陣特征很不錯的方法，但是它只是對方陣而言的
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