在数学中，特别是在线性代数领域，方阵的特征值与特征向量是描述矩阵特性的两个重要概念。它们不仅可以帮助我们简化线性变换，还能揭示矩阵的深层次性质。本文将详细阐述如何求解方阵的特征值与特征向量。 总结来说，求解方阵的特征值与特征向量主要包括以下几个步骤：

1. 构造特征方程；
2. 求解特征方程得到特征值；
3. 对每个特征值求对应的特征向量。 首先，构造特征方程。对于一个给定的n阶方阵A，我们求解方程det(A - λI) = 0，其中det表示行列式，λ是标量，I是单位矩阵。这个方程被称为特征方程，它的根即为矩阵A的特征值。 其次，求解特征方程得到特征值。这个过程可能涉及多项式求根，根据方阵的具体情况，可能得到实数特征值或复数特征值。 接下来，对每个特征值求对应的特征向量。对于每个特征值λ，我们解线性方程组(A - λI)x = 0，其中x是要求的特征向量。这个方程组的非零解向量就是对应特征值λ的特征向量。 值得注意的是，特征向量的求解可能有多个线性无关的解，这些解构成特征空间。在实际应用中，通常需要根据问题的具体要求选择适当的特征向量。 求解方阵的特征值与特征向量不仅有助于理解矩阵的内在结构，而且在多个领域中有着广泛的应用，如物理、工程、计算机科学等。 最后，我们再次总结，求解方阵的特征值与特征向量是线性代数中的一个重要技能。通过构造特征方程，求解特征值，再求对应的特征向量，我们可以深入洞察矩阵的特性和应用。