在数学中，特别是在线性代数里，特征值和特征向量是描述矩阵特性的重要概念。简单来说，一个矩阵A的特征值λ，是指使得Ax=λx的数，其中x是非零向量，称为对应特征值λ的特征向量。 总结来说，求特征值和特征向量的步骤如下：

1. 首先，求解特征方程。特征方程是det(A-λI)=0，其中A是给定的矩阵，I是单位矩阵，λ是特征值。解这个方程可以得到特征值。
2. 对于每一个特征值λ，求出对应的特征向量。这需要解线性方程组(A-λI)x=0。由于(A-λI)是一个奇异矩阵，它至少有一个非零解，即特征向量。
3. 对求得的每个特征向量进行归一化处理。在实际应用中，我们通常希望特征向量是单位向量，即其长度为1，这可以通过除以其长度来实现。 在详细描述这些步骤之前，需要注意的是，特征值和特征向量的计算对于理解矩阵的许多性质（如稳定性、对角化等）至关重要。 详细步骤如下：
4. 求解特征方程。这可以通过多种方法进行，包括因式分解、配方法或使用数值方法如幂迭代法或QR算法。
5. 对于每个特征值，解对应的齐次线性方程组。这可以通过高斯消元法或矩阵的逆来实现，但通常使用更高效的数值方法。
6. 归一化特征向量。这一步是可选的，但对于某些应用是必要的，以确保特征向量的可比性。 最后，总结一下，特征值与特征向量的求解不仅有助于我们深入理解矩阵的特性，而且在很多领域（如机器学习、量子物理等）都有着广泛的应用。