python3-特徵值，特徵分解，SVD
1.設A為n階矩陣，若存在常數λ及n維非零向量x，使得Ax=λx，則稱λ是矩陣A的特徵值，x是A屬於特徵值λ的特徵向量。
A的所有特徵值的全體，叫做A的譜，記為λ(A)
2.特徵分解（Eigendecomposition），又稱譜分解（Spectral decomposition）是將矩陣分解為由其特徵值和特徵向量表示的矩陣之積的方法。需要注意只有對可對角化矩陣才可以施以特徵分解。
一個矩陣的一組特徵向量是一組正交向量。
令 A 是一個 N×N 的方陣，且有 N 個線性無關的特徵向量 。這樣， A 可以被分解為:
其中Q是這個矩陣A的特徵向量組成的矩陣，Σ是一個對角陣，每個對角線上的元素就是一個特徵值。這裡需要注意只有可對角化矩陣才可以作特徵分解。
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