七：特徵分解：
將矩陣分解為一組特徵向量和特徵值
從幾何上理解特徵值和特徵向量：
特徵值：運動的速度
特徵向量：運動的方向
向量v在矩陣a的作用下，保持方向不變，進行比例為（lanmeta）的伸縮
特徵向量（eigenvector） v
，矩陣 a
，特徵值（標量）λ
。滿足：
特徵分解：
以上鏈結為特徵分解的人話講解版
所有特徵值都是正數的矩陣為正定
所有特徵值都是非負數的矩陣為半正定
所有特徵值都是負數的矩陣為負定
所有特徵值都是非正數的矩陣為半負定
八：奇異值分解（svd）
將矩陣分解為奇異向量和奇異值
奇異值分解將矩陣a分解為三個矩陣的乘積：
九：moore-penrose偽逆
ba=i 則b為a的左逆
解決非方陣沒有逆矩陣的尷尬：
矩陣a的計算公式：
矩陣u，d和v是矩陣a奇異值分解後得到的矩陣。
對角矩陣d的偽逆是非零元素取倒數之後在轉置得到的。
十：跡運算：
返回矩陣對角元素的和：
十一：行列式det（a），是將乙個方陣對映到實數的函式。
行列式等於特徵值的乘積。
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