对称矩阵和矩阵的SVD分解

完美的对称矩阵 A = A T A = A^T A=AT ⋆ \star ⋆ 对称矩阵特征值一定是实数 ⋆ \star ⋆ 对称矩阵的多重特征值，对应的特征空间的维度一定等于重数 ⇔ \Leftrightarrow ⇔ 几何重数 == 代数重数 ⇔ \Leftrightarrow ⇔ 一定有n个线性无关的特征向量 ⇔ \Leftrightarrow ⇔ 一定可相似对角化 正交对角化 对称矩阵可以被

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