矩陣的特徵分解非常好理解，假設現在有乙個nxn的矩陣a，如果這個矩陣a有n個線性無關的特徵向量，那麼a就可以分解為
p代表nxn的方陣，中間的λ 代表對角矩陣
怎麼理解呢？為什麼可以分解成這樣呢？
對角矩陣： 對角矩陣是指只有主對角線上含有非零元素的矩陣,一般記作：λ ，例如：
矩陣相似：若矩陣a和矩陣b都是n階矩陣，如果存在可逆矩陣p，使得：
則稱矩陣a和b相似，記作a~b
矩陣相似對角化：如果乙個n階矩陣a有n個線性無關的特徵向量，那麼矩陣a與由其特徵值所組成的對角矩陣相似，即：
1.有乙個nxn的矩陣a（說明這個矩陣是乙個方陣）
2.這個矩陣a有n個線性無關的特徵向量（說明這個矩陣a可以相似對角化）
所以有：由矩陣相似的定義有：
把左邊的p變換到右邊去，則有
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