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特征值分解
如果有一个矢量ν和一个常数λ，使得方阵A满足Aν=λν，则λ称为特征值，而v成为特征矢量
矩阵的特征值分解调用函数eig
[v,d]=eig(a),得到矩阵a的特征值对角阵d和特征矢量v
若为两个矩阵的话，求广义特征值：
[v,d]=eig(a,b)
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奇异值分解
如果存在两个矢量u、v及一常数σ，使得矩阵A满足：
Av=σu；
A'u=σv；则σ称为奇异值，而u、v称为奇异矢量
矩阵的奇异值分解由函数svd实现
·[u,s,v]=svd(a)
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LU分解
LU分解法是将方阵分解成一个下三角矩阵和一个上三角 矩阵，这类分解法又称为三角分解法，主要用于简化大矩阵的行列式值的计算过程、求逆矩阵和求解联立方程组。
LU分解法由函数lu实现
·[l,u]=lu(a)
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QR分解
实矩阵A可以写成A=QR的形式，其中Q为正交阵，R为上三角阵。
QR分解由函数qr实现
·[q,r]=qr(a)
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Cholesky分解
如果A为n阶对称正定矩阵，则存在一个非奇异的下三角实矩阵L，使
。当限定L的对角元素为正时，这种分解是唯一的，称为Cholesky分解。
Cholesky分解由函数chol实现
·c=chol(a) (c为变量)