矩阵分解：特征值分解、SVD分解、舒尔分解、谱分解

特征值分解

SVD分解

特征值分解，奇异值分解（SVD） - 知乎、奇异值分解（SVD） - 知乎
通过以上两个博客，可回忆特征值分解，理解SVD分解的基本概念。

matlab矩阵及其基本运算—特征值分解和奇异值分解_huangxy10的专栏-CSDN博客_matlab矩阵特征值分解
得知特征值分解的MATLAB 使用方法。

舒尔分解

Matlab学习 矩阵分解,特征值， 特征向量
可知舒尔分解的基本概念及MATLAB使用方法。舒尔分解是将矩阵分解为酉矩阵（特征值向量模长为1，特征向量间彼此正交）与特征值对角阵及酉矩阵的逆（即转置，酉矩阵的逆等于酉矩阵的转置）的乘积。
从而得知对于实对称矩阵，特征值分解就是舒尔分解。即，对称矩阵的特征值分解后，特征向量矩阵自为酉矩阵。

谱分解

矩阵的五种分解的matlab实现 描述了谱分解的概念。
思考舒尔分解与谱分解的不同，由Matlab学习 矩阵分解,特征值， 特征向量中的描述可知，舒尔分解最终给出的是对角块矩阵。而谱分解给出的是包含虚部的特征值对角阵，因此这应该是他们的最大不同。