1.简述
（1）特征值分解：函数eig
格式：[V,D] = eig(A) %计算A的特征值对角阵D和特征向量V，使AV=VD成立。
注意：特征值分解时，使用eig，矩阵A必须是方阵。
A = [0 1;1 1];
[V,D] = eig(A)
V =
-0.8507 0.5257
0.5257 0.8507
D =
-0.6180 0
0 1.6180
（2）奇异值分解：函数svd
格式：[U,S,V] = svd (X) %返回一个与X同大小的对角矩阵S，两个酉矩阵U和V，且满足= U*S*V'。若A为m×n阵，则U为m×m阵，V为n×n阵。奇异值在S的对角线上，非负且按降序排列。
注意：奇异值分解时，使用svd，当矩阵A是方阵时，对角矩阵S的对角元素就是A的特征值；从这一点出发，如果只是为了求特征值，无论是eig还是svd都可以完成任务。
特别注意一点，如果想求特征向量，svd奇异值分解得到的无论是U还是V都与eig特征值分解得到的V不一样。
>> [U,S,V] = svd (A)
U =
-0.5257 -0.8507
-0.8507 0.5257
S =
1.6180 0
0 0.6180
V =
-0.5257 0.8507
-0.8507 -0.5257
（3）总结：
相同点：当矩阵A是方阵时，svd奇异值分解得到的对角矩阵S的对角元素与eig特征值分解得到的特征值D相同。
2.代码
%% 学习目标：matlab符号方阵的特征值分解
clear all;
syms x;
A1=sym([2 2 2;3 3 3;4 4 4])
E1=eig(A1) %特征值
[V1,D1]=eig(A1) %特征向量 特征值矩阵
%% 学习目标：matlab符号矩阵的奇异值分解
clear all;
A=sym(magic(3))
svd(A)
3.运行结果
文章来源：https://uudwc.com/A/8pZVn
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