對稱矩陣和矩陣的SVD分解

完美的對稱矩陣 A = A T A = A^T A=AT ⋆ \star ⋆ 對稱矩陣特徵值一定是實數 ⋆ \star ⋆ 對稱矩陣的多重特徵值，對應的特徵空間的維度一定等於重數 ⇔ \Leftrightarrow ⇔ 幾何重數 == 代數重數 ⇔ \Leftrightarrow ⇔ 一定有n個線性無關的特徵向量 ⇔ \Leftrightarrow ⇔ 一定可相似對角化 正交對角化 對稱矩陣可以被

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