特征值计算方法是线性代数中的重要内容，主要用于求解矩阵的特征值和特征向量。特征值反映了矩阵在变换过程中的伸缩比例，广泛应用于物理、工程、计算机科学等领域。常见的特征值计算方法包括：1.幂法（PowerMethod）：适用于求解绝对值最大的特征值及其特征向量。2.反幂法（InversePowerMethod）：用于求解绝对值最小的特征值。3.QR算法：适用于求解所有特征值，通过矩阵分解迭代实现。4.Jacobi方法：适用于对称矩阵，通过旋转矩阵逐步对角化。5.分治法（Divide-and-Conquer）：适用于大型对称三对角矩阵。这些方法各有优缺点，选择时需考虑矩阵类型、规模和精度要求。特征值计算在稳定性分析、主成分分析（PCA）、振动分析等问题中都有重要应用。
