• 拉普拉斯算子：对梯度求散度，空间二阶导?
• 不是所有的矩阵都有逆矩阵。存在逆矩阵的矩阵也称为 非奇异矩阵 ，不存在逆矩阵的矩阵称为 奇异矩阵 。
• 线性代数中，特征分解（Eigendecomposition），又称谱分解（Spectral decomposition）是将矩阵分解为由其特征值和特征向量表示的矩阵之积的方法。需要注意只有对可对角化矩阵才可以施以特征分解。
• GCN的理解的关键，拉普拉斯矩阵 -> 类比于 拉普拉斯算子，可以结合温度场扩散，或山峰理解
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• 看不太懂谱域的原理，需要比较多的数学知识
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