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在矩阵的特征值分解中，矩阵与数值分析教材相关。

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简介：
在矩阵的Schur分解过程中，由于矩阵A与矩阵R之间存在酉相似性，它们必然共享相同的特征值。鉴于上三角矩阵的特征值恰好等于其对角元，因此Schur定理可以被表达为：任何一个n阶方阵都与一个具有其特征值为对角元的上三角矩阵酉相似。 2. 通常情况下，我们称这个具有特定特征值的上三角矩阵R为矩阵A的Schur标准型，并且在理论层面，我们已经成功地获得了关于矩阵特征值的关键信息。 然而，由于特征值的计算通常需要借助迭代法，并且在有限步内精确获得这些值往往具有挑战性。(即 A = URUH, 其中 U 和 H 是酉矩阵)。 Schur定理的相关注意事项也值得关注。

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