1. 特征多项式法：设矩阵为A，特征多项式为|A-λI|，其中λ为待求特征值，I为单位矩阵。解特征多项式的根即可得到特征值。
2. 特征向量法：设矩阵为A，特征向量为v，特征值为λ。通过求解方程组(A-λI)v=0，得到特征向量v，然后将v代入方程Av=λv，验证是否成立。
3. 特征值迭代法：通过迭代计算，逐步逼近特征值。首先任意选择一个向量x，计算Ax，然后将Ax的模长作为特征值的估计值，再将Ax归一化得到新的向量x，重复迭代直到收敛。
4. 特征值分解法：将矩阵A分解为A=PDP^(-1)，其中D是对角矩阵，对角线上的元素为特征值，P是由特征向量组成的矩阵。通过对矩阵A进行相似变换，得到特征值和特征向量。
这些方法各有优缺点，选择合适的方法取决于具体情况和计算需求。
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