在eigen库使用QR分解的方法计算复数矩阵的特征值和特征向量

在Eigen库中，可以使用`Eigen::ComplexEigenSolver`类来计算复数矩阵的特征值和特征向量。该类使用了QR分解迭代的方法来计算特征值和特征向量。以下是一个示例代码：

#include <iostream>
#include <Eigen/Dense>

using namespace Eigen;

int main()
{
    MatrixXcd A(3,3);
    A << std::complex<double>(1,1), 2, 3,
         2, std::complex<double>(-2,1), 5,
         3, 5, std::complex<double>(-4,-7);

    ComplexEigenSolver<MatrixXcd> es(A);
    if (es.info() != Success) {
        std::cout << "Eigen decomposition failed" << std::endl;
        return 1;
    }

    VectorXcd evals = es.eigenvalues();
    MatrixXcd evecs = es.eigenvectors();

    std::cout << "Eigenvalues:" << std::endl << evals << std::endl;
    std::cout << "Eigenvectors:" << std::endl << evecs << std::endl;

    return 0;
}

这个示例程序计算了一个3x3的复数矩阵A的特征值和特征向量，并将它们打印出来。请注意，`ComplexEigenSolver`类返回的特征值和特征向量都是复数类型。