autovalores([2,3],[-1,9])

VectorEvaluado: [8.54138126514911,2.4586187348508903]

autovalores([2,3],[-1,0])

VectorEvaluado: [1+1.4142135623730951I,1-1.4142135623730951I]

eigenvalores([2ui,3-ui],[-ui,ui])

VectorEvaluado: [1,-1+3I]

eigenvalores([2,4,1],[-2,4,4],[-3,0,-9])

VectorEvaluado: [-9.05791752701737,3.028958763508685+3.2707072865299796I,3.028958763508685-3.2707072865299796I]

eigenvalores([5,3,2],[1,1,4],[2,2,2])

VectorEvaluado: [7.522028631168505,-1.0464825098951696,1.5244538787266648]

Para matrices 1x1 el resultado es trivial:

autovalores([[2]])

VectorEvaluado: [2]

Para matrices reales de orden mayor que 3, pueden utilizarse la definición de autovalor y métodos numéricos como el de Newton o la bisección para encontrar autovalores de uno en uno:

newton(det([[2,3,-1,2],[4,2,0,-1],[1,1,1,1],[0,0,0,1]]-k*mat1(4)),k,0,100)

RealDoble: 1

newton(det([[2,3,-1,2],[4,2,0,-1],[1,1,1,1],[0,0,0,1]]-k*mat1(4)),k,10,100)

RealDoble: 5.207328876515309

sol_bisec(det([[2,3,-1,2,0],[4,2,0,-1,1],[1,1,1,1,1],[0,0,0,1,3],[6,5,6,5,6]]-k*mat1(5)),k,-100,100)

RealDoble: 10.065314617192017