求解特征值与特征向量通常需要使用数值计算方法，其中最常用的方法是使用矩阵运算库如Eigen、LAPACK等。
下面是一个使用Eigen库求解特征值与特征向量的示例代码：
#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;
}
在上面的示例代码中，我们首先定义了一个2x2的矩阵A，然后使用Eigen库中的SelfAdjointEigenSolver类对A进行特征值与特征向量的求解。最后，我们输出了A的特征值和特征向量。
需要注意的是，以上代码演示了如何使用Eigen库来求解特征值与特征向量，实际问题中可能会涉及更大的矩阵，需要根据具体情况调整代码。
