線性代數（六）矩陣的特徵值與特徵向量——特徵值與特徵向量求解 矩陣對角化
本節主要知識點
1.特徵向量與特徵值的定義：A為n階方陣，x為非零向量，Ax=λx，則λ為A的特徵值，x為A的屬於特徵值的特徵向量。
2.特徵值與特徵向量的求解過程（重點）
寫出f(λ)=det(A-λI)
特徵值：計算f(λ)的全部根
特徵向量：對A的每一個特徵值，解齊次線性方程組（A-λI）x=0，得到基礎解系，求得特徵向量。
3.相似矩陣：A左乘以P的逆矩陣，右乘P的結果若等於B，則矩陣A與矩陣B相似，
相似矩陣有相同的行列式的值，有相同的特徵值
4.矩陣的對角化：與對角矩陣相似的矩陣是可對角化矩陣，n階可對角化的矩陣有n個線性無關的特徵向量
5.實對稱矩陣對角化的過程（重點）
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