不不，亲爱的，请注意好我的要求，我要同时使用到Eigen库和Lapack库，我要用Eigen库来调用Lapack库从而实现计算特征值和特征向量，这本身就在Eigen库的功能范围之内，不是吗？

非常抱歉之前的回答没有理解你的要求。你是正确的，Eigen 库内置了对 LAPACK 库的支持，可以直接使用 Eigen 库来调用 LAPACK 函数来计算特征值和特征向量。

下面是一个示例的 CMakeLists.txt 代码，演示如何在 Windows 环境下同时使用 Eigen 库和 LAPACK 库，并链接到可执行文件中：

# 设置最低的 CMake 版本要求
cmake_minimum_required(VERSION 3.12)

# 设置项目名称和版本号
project(my_project VERSION 1.0)

# 添加可执行文件的源文件
add_executable(my_executable main.cpp)

# 添加 Eigen 头文件路径
target_include_directories(my_executable PRIVATE /path/to/eigen)

# 链接 LAPACK 库
find_package(LAPACK REQUIRED)
target_link_libraries(my_executable PRIVATE ${LAPACK_LIBRARIES})

请将 `/path/to/eigen` 替换为你实际的 Eigen 头文件所在的路径。

在示例代码中，我们首先添加了可执行文件的源文件，并指定了需要链接的 Eigen 头文件路径。然后，使用 `find_package` 命令来查找 LAPACK 库，并将其链接到可执行文件中。

在你的源代码中，你可以使用 Eigen 库提供的特征值求解器来调用 LAPACK 函数，如下所示：

#include <iostream>
#include <Eigen/Eigenvalues>

int main()
{
    Eigen::MatrixXd A(3, 3);  // 创建一个 3x3 的矩阵 A
    A << 1, 2, 3,
         4, 5, 6,
         7, 8, 9;

    Eigen::SelfAdjointEigenSolver<Eigen::MatrixXd> eigensolver(A);
    if (eigensolver.info() != Eigen::Success) {
        std::cout << "特征值计算失败！" << std::endl;
        return -1;
    }

    std::cout << "特征值：" << std::endl << eigensolver.eigenvalues() << std::endl;
    std::cout << "特征向量：" << std::endl << eigensolver.eigenvectors() << std::endl;

    return 0;
}

通过调用 `Eigen::SelfAdjointEigenSolver` 类来计算特征值和特征向量，Eigen 库会自动调用 LAPACK 函数来执行计算。

确保你的代码能够正确链接 Eigen 和 LAPACK 库，并且 LAPACK 库已经正确配置。你可能需要根据你的编译环境和配置进行额外的设置。

希望这个示例能帮助到你。如果你还有其他问题，请随时提问。