上述代码中ufun_eigen_decomp函数如何自行实现

ufun_eigen_decomp函数的实现需要用到线性代数中的特征值和特征向量的计算方法。这里提供一个简单实现的示例：

import numpy as np

def ufun_eigen_decomp(matrix):
    # 首先检查输入是否为方阵
    if matrix.shape[0] != matrix.shape[1]:
        raise ValueError("Input matrix must be a square matrix.")
    
    # 计算特征值和特征向量
    eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(matrix)
    
    # 将特征值和特征向量按照特征值从大到小排序
    idx = eigenvalues.argsort()[::-1]
    eigenvalues = eigenvalues[idx]
    eigenvectors = eigenvectors[:,idx]
    
    return eigenvalues, eigenvectors

该函数使用了numpy库中的linalg.eig函数来计算特征值和特征向量，然后按照特征值从大到小排序，并返回特征值和特征向量。需要注意的是，该函数假设输入的矩阵为方阵，如果不是方阵则会抛出异常。