矩阵特征值：
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如果把矩阵看做是运动，特征值就是运动的速度，特征向量就是运动的方向。
（1）特征值、特征向量
有一个向量v ⃗：
一个矩阵A，左乘向量v ⃗后，Av ⃗与v ⃗在同一个方向上
那么 v ⃗是A的特征向量，Av ⃗的长度是v ⃗的k倍，k就是特征值
即：
v ⃗在A的作用下，保持方向不动，进行比例为k的伸缩
Av ⃗=kv ⃗
（2）矩阵的混合
矩阵-看作某种运动
二维向量-平面上的一个箭头
要观察矩阵A所代表的运动，需要附加到向量上才能观察的出来，反复进行矩阵乘法
向量v取不同的值，不断左乘A的运动趋势
（3）特征值分解
矩阵A可以对角化那么A可以进行以下特征分解：
A=PBP^(-1)
B是对角阵
矩阵乘法的实质：
x ⃗是平面V上的一个，y ⃗是平面W上的一个向量，x ⃗通过矩阵A映射到y ⃗
Ax ⃗=y ⃗
一张图解释相似矩阵：
