`a= np.array([[1,-2j],[2j,5]])
print(a)
eig_1 = np.linalg.eigvalsh(a, UPLO='U')
eig_2 = np.linalg.eigvalsh(a, UPLO='L')
print(eig_1)
print(eig_2)`
文档说，在np.linal.eigvalsh中，UPLO指定是使用矩阵的下部三角形部分（默认为“ L”）还是上部三角形部分（“ U”）进行计算。有人可以对此声明做更多解释吗？当我打印eig_1和eig_2时，我得到相同的特征值。那么UPLO的目的是什么？