R语言矩阵的特征值和特征向量
假设A是n阶方阵，如果存在数值m和非零n维列向量x，使得Ax=mx成立，则称m是A的一个特征值（characteristic value）。非零n维列向量x则称为矩阵A属于（对应于）特征值m的特征向量（characteristic vector），简称A的特征向量或A。通过eigen函数可以直接求解方阵D的特征值和特征向量。例如：
d.eigen<-eigen(D)
d.eigen$values
[1] 1.5493372 -1.2518246 -0.3614882 0.2939847
d.eigen$vectors
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] 0.7109595 0.4619719 -0.97858567 0.88671152
[2,] 0.6489598 -0.4688353 -0.01868542 0.23850967
[3,] 0.2511445 0.3807723 -0.17477812 0.39204972
[4,] -0.1015588 -0.6494520 0.10711471 0.05615017
其中，eigen（<方阵>）$values为方阵的特征值，eigen（<方阵>）$vectors为方阵的特征向量。在上例中，方阵D的特征值有4个，第i个特征值d.eigen$values[i]对应的特征向量为d.eigen$vectors[,i]。
