求解特征值與特征向量通常需要使用數值計算方法，其中最常用的方法是使用矩陣運算庫如Eigen、LAPACK等。
下面是一個使用Eigen庫求解特征值與特征向量的示例代碼：
#include <iostream>
#include <Eigen/Dense>
int main()
{
Eigen::Matrix2d A;
A << 1, 2,
2, 1;
Eigen::SelfAdjointEigenSolver<Eigen::Matrix2d> eigensolver(A);
if (eigensolver.info() != Eigen::Success) {
std::cerr << "Failed to compute eigenvalues and eigenvectors!" << std::endl;
return 1;
}
std::cout << "The eigenvalues of A are:\n" << eigensolver.eigenvalues() << std::endl;
std::cout << "The eigenvectors of A are:\n" << eigensolver.eigenvectors() << std::endl;
return 0;
}
在上面的示例代碼中，我們首先定義了一個2x2的矩陣A，然后使用Eigen庫中的SelfAdjointEigenSolver類對A進行特征值與特征向量的求解。最后，我們輸出了A的特征值和特征向量。
需要注意的是，以上代碼演示了如何使用Eigen庫來求解特征值與特征向量，實際問題中可能會涉及更大的矩陣，需要根據具體情況調整代碼。
