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是的。实对称矩阵的特征值之和等于对角线上元素的和。假设A为n阶方阵，若有数m和非零的n维列向量x，则Ax=mx成立，则称m为矩阵A的特征值或特征值.
实对称矩阵的主要性质实对称矩阵A的不同特征值对应的特征向量是正交的。
实对称矩阵A的特征值都是实数，特征向量都是实向量。
n阶实对称矩阵A必须可对角化，相似对角矩阵上的元素是矩阵本身的特征值。
如果 λ0 有 k 个特征值，则必须有 k 个线性独立的特征向量，或者换句话说，必须有秩 r(λ0E-A)=nk，其中 E 是单位矩阵。特征向量的性质矩阵的特征向量是矩阵论中的重要概念之一，有着广泛的应用。在数学上，线性变换的特征向量（eigenvector）是一个在变换下方向不发生变化的非退化向量。这个向量在这个变换下缩放的尺度叫做它的特征值（eigenvalues）。
线性变换的特征向量是非零向量，在变换下方向不变，或者简单地乘以一个比例因子。
特征向量对应的特征值是它乘以的比例因子。
特征空间是由具有相同特征值的所有特征向量组成的空间，包括零向量，但需要注意的是零向量本身并不是特征向量。
线性变换的主特征向量是最大特征值对应的特征向量。
特征值的几何重数是相应特征空间的维数。
有限维向量空间上的线性变换的谱是其所有特征值的集合。
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