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     "    对于$Q$矩阵，有$\\begin{cases}\\lambda_1+\\lambda_2&=0\\\\\\lambda_1\\cdot\\lambda_2&=1\\end{cases}$，再来思考特征值与特征向量的由来，哪些向量旋转$90^\\circ$后与自己平行，于是遇到了麻烦，并没有这种向量，也没有这样的特征值来满足前面的方程组。\n",
     "    \n",
-    "    我们来按部就班的计算，$\\det(Q-\\lambda I)=\\begin{vmatrix}\\lambda&-1\\\\1&\\lambda\\end{vmatrix}=\\lambda^2+1=0$，于是特征值为$\\lambda_1=i, \\lambda_2=-i$，我们看到这两个值满足迹与行列式的方程组，即使矩阵全是实数，其特征值也可能不是实数。本例中即出现了一对共轭负数，我们可以说，如果矩阵越接近对称，那么特征值就是实数。如果矩阵越不对称，就像本例，$Q^T=-Q$，这是一个反对称的矩阵，于是我得到了纯虚的特征值，这是极端情况，通常我们见到的矩阵是介于对称与反对称之间的。\n",
+    "    我们来按部就班的计算，$\\det(Q-\\lambda I)=\\begin{vmatrix}-\\lambda&-1\\\\1&-\\lambda\\end{vmatrix}=\\lambda^2+1=0$，于是特征值为$\\lambda_1=i, \\lambda_2=-i$，我们看到这两个值满足迹与行列式的方程组，即使矩阵全是实数，其特征值也可能不是实数。本例中即出现了一对共轭负数，我们可以说，如果矩阵越接近对称，那么特征值就是实数。如果矩阵越不对称，就像本例，$Q^T=-Q$，这是一个反对称的矩阵，于是我得到了纯虚的特征值，这是极端情况，通常我们见到的矩阵是介于对称与反对称之间的。\n",
     "    \n",
     "    于是我们看到，对于好的矩阵（置换矩阵）有实特征值及正交的特征向量，对于不好的矩阵（$90^\\circ$旋转矩阵）有纯虚的特征值。\n",
     "    \n",