特徵值可以通過以下方法求解：
特徵值方程法：設A是一箇n階方陣，特徵值方程可以表示爲det(A-λI)=0，其中I是n階單位矩陣。通過求解特徵值方程的根，可以獲得矩陣A的所有特徵值。
迭代法：迭代法是一種逐步逼近特徵值和特徵向量的方法。它基於特徵值的性質，通過不斷迭代運算來逼近精確解。常見的迭代方法有冪法、反冪法、雅可比迭代等。迭代法的優點是可以處理大型稀疏矩陣，但收斂速度較慢。
特徵向量法：利用特徵向量可相似變換的性質，將矩陣轉化爲一箇對角矩陣。通過相似矩陣的變換，可以保持特徵值不變，同時得到對應的特徵向量。
QR方法：QR方法是通過不斷進行QR分解來求解特徵值。首先，將矩陣A分解爲A=QR，其中Q爲正交矩陣，R爲上三角矩陣。然後，將RQ得到A'，繼續進行QR分解，得到A''，依次類推，直到A的對角線元素足夠接近特徵值。
Jacobi算法：Jacobi算法是一種基於矩陣分解的求矩陣特徵值的方法。具體步驟是將矩陣A分解爲A=D-L-U，其中D是對角矩陣，L和U是下三角和上三角矩陣。然後計算D的特徵值即爲A的特徵值。此方法的優點是計算簡單，適用於稀疏矩陣和非對稱矩陣，但收斂速度較慢，且需要額外的存儲空間來存儲矩陣L和U。
以上是求特徵值的主要方法，可以根據實際情況選擇合適的方法進行求解。