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1. QR算法： QR算法是一种用于计算矩阵特征值和特征向量的迭代方法。它通过将原矩阵A进行QR分解，将得到的上三角矩阵R与正交矩阵Q相乘，使得原矩阵A不断逼近上三角形式，进而得到A的特征值。重复这个过程，直到逼近精度达到要求。 2. QZ算法： QZ算法是一种用于计算两个矩阵的共同特征值和共同特征向量的算法。它通过将原矩阵对(A,B)进行QZ分解，得到上三角矩阵T和对角矩阵S，其中T和S具有相同的特征值。重复这个过程，直到逼近精度达到要求。 3. Schur分解： Schur分解是一种将一个复数方阵分解为上三角矩阵和酉矩阵的方法。对于一个方阵A，Schur分解将其分解为上三角矩阵T和酉矩阵U的乘积，即A = UTU*，其中T为上三角矩阵，U为酉矩阵。Schur分解可以帮助我们更好地理解和计算矩阵的特征值和特征向量。 总结起来，QR算法是计算一个矩阵的特征值和特征向量的迭代方法，而QZ算法是计算两个矩阵的共同特征值和共同特征向量的方法，而Schur分解是将一个复数方阵分解为上三角矩阵和酉矩阵的方法。

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