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特征值分解，就是将矩阵A分解为如下式：
其中，Q为特征矩阵，Q中的列向量q~i~称为特征向量，Σ则是一个对角阵，主对角线上
的元素就是特征值。
xxxxxxxxxximport torch
A = torch.tensor([[-1,1,0],[-4,3,0],[1,0,2]],dtype=torch.float64)
result = torch.linalg.eig(A)print(result) # result中包含了特征值和特征向量1.关于特征值分解（EVD），下列说法正确的是：
A 任何矩阵都有特征值和特征向量
B 矩阵的特征值和特征向量是唯一的
C 如果矩阵A是一个m × m的实对称矩阵，可以通过EVD获取其特征值和特征向量
D 以上说法均不正确
2.PyTorch实现EVD的代码是：
A torch.view()
B torch.mv()
C torch.mm()
D torch.linalg.eig()
1=>C 2=>D