解析解
一元高次方程$det(X-\lambda E)=0$,这在X的阶很高的时候，几乎是无用的。
近似解
因为我们难以得到矩阵特征值的解析解，所以这里使用近似解来逼近。
Given变换
Given变换是一种旋转变换，他的变换矩阵与单位矩阵相比只有四个元素不一样,变换矩阵如下
$$
\begin{aligned}
\left[\begin{matrix}
&1\
&&.\
&&&.\
&&&&.\
&&&&&\cos\theta &&&&\sin\theta\
&&&&&&.\
&&&&&&&.\
&&&&&&&&.\
&&&&&-\sin\theta &&&&\cos\theta\
&&&&&&&&&&.&\
&&&&&&&&&&&.&\
&&&&&&&&&&&&.&\
&&&&&&&&&&&&&1&\
\end{matrix}\right]
\end{aligned}
$$
不难证明这个矩阵是正交矩阵，不难证明左乘这个变换只会改变两行,右乘这个矩阵只会改变两列
Hessenberg矩阵
次对角线下方元素为0
$$
\begin{aligned}
\left[\begin{matrix}
&x&x&x&x&x\
&x&x&x&x&x\
&&x&x&x&x\
&&&x&x&x\
&&&&x&x\
\end{matrix}\right]
\end{aligned}
$$
任何一个方阵都有上海森伯格形式的相似矩阵，
幂法
幂法是最基础的算法，我们先来描述一下这个过程
我们随机选择一个初始列向量$Y$，假设它能够被矩阵A的特征向量线性组合出来，则$$\begin{aligned}\lim_{N\to\infty}A^NY\end{aligned}=一个特征向量$$
这里使用快速幂算法就亏大了快速幂迭代一次$O(N^3)$，普通迭代一次$O(N^2)$，所以普通迭代就行了，
证明: 对于大部分$Y$来说，如果它能够被组合出来即$Y=k_1X_1+K_2X_2+K_3X_3+…$，且满足特征值满足条件$\lambda_1>\lambda_2>…$
则有$A^NY=k_1A^NX_1+k_2A^NX_2+…=k_1\lambda_1^NX_1+k_2\lambda_2^NX_2+…$，所以这个极限是显然趋近于特征值绝对值最大的特征向量的。
所以这个算法在大多数情况下都能成功。考虑到幂法会增长很快，我们可以在迭代过程中单位化。
反幂法
求逆以后在用幂法，我们会得到特征值最小的特征向量,这很容易证明。
jacobi迭代法
只能处理对称矩阵
这个算法使用相似矩阵，每次使用一个Given变换，让绝对值最大的非对角线上的元素变为0，这导致了整体势能的下降，最终相似矩阵的非对角线元素会趋近于0，Given变换是一个稀疏矩阵，他和单位矩阵只有四个元素不同，是一种旋转矩阵，加上相似变换以后，这导致他只会改变两行和两列,最终我们就得出了特征值。
QR迭代法
还是先说做法，再给出证明，根据QR分解我们有$A=QR$，构造$A_2 = RQ = Q^{-1}AQ$,我们就不难发现$A_2$与$A$相似,我们用同样的办法，从$A_1$得到$A_2$,从$A_2$得到$A_3$…不断的迭代下去，最终$A_i$对角线一下的元素会趋近于0，这是特征值就算出来了.QR算法的本质其实还是幂法，
我们考虑幂法的过程，他可以求出一个特征向量，如果我们在幂法结束以后，得到了$X_1$，然后我们再随机选择一个$Y_2$,把$Y_2$中$X_1$的分量去掉，然后进行幂法迭代，这时候我们会得到特征值第二大的特征向量，因为$Y_2$再去掉$X_1$方向上的分量以后，已经不再包含$X_1$方向上的值了，也即$k_1$为0,这时候幂法得到的极限是第二大特征向量，随后我们可以顺序得到第三大、第四大、、、,这样太蠢了，我们考虑一次性把他们呢求出来，我们一次性就选择n个随机向量构成矩阵Z，然后用A左乘得到AZ，然后对AZ
使用斯密斯正交化得到$Z_2$，可以证明$Z_n$将趋近于A的所有特征向量构成的矩阵。证明很多细节地方没有处理，这也就是为什么QR算法会失败的原因，但QR算法在大多数情况下是能够成功的，
即我们得到了算法迭代$Y_i=GramSchmidt(AY_{i-1})$,这个算法叫归一化算法，和上面那个算法优点小区别,但本质上是一样的，只是标记不一样而已。
如果我们能够提前把矩阵变为上海森伯格形式，QR算法的速度将大大提高。