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簡單的講　所有的矩陣都可以進行奇異值分解，不管其是否是方陣以及對稱矩陣。當所給的矩陣是對稱的方陣，A(T)=A，二者的結果是相同的。也就是說對稱矩陣的特徵值分解是所有奇異值分解的一個特例。但是二者還是存在一些小的差異，奇異值分解需要對奇異值從大到小的排序，而且全部是大於等於零。在應用程式層面上，訊號處理中常常遇到一些降維，主分量分析等等的處理需要用到奇異值分解。一般來講，奇異值分解應用的範圍比較廣泛。比如說，對於一個零均值的訊號的自相關矩陣CX =

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四面體應該是說空間體狀結構的最簡單形式，只需要四個頂點就可以構成，某些情況下可能需要用四面體來做一些插值之類的操作，或是碰撞檢測（比如判斷一個點是否在四面體的內部），這些都可以用其重心座標來成（Barycentric

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