[w,q] = eig(M,'nobalance')将这串matlab代码转换为C++代码

在C++中，使用Eigen库进行特征值分解，可以通过调用Eigen库的SelfAdjointEigenSolver或EigenSolver函数来实现。对于非对称矩阵的特征值分解，可以使用EigenSolver函数，而在进行特征值分解时，不需要进行均衡化（balance）操作。

以下是一个简单示例，将MATLAB中的特征值分解代码转换为C++中的Eigen库代码：

MATLAB代码：

M = [1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9];
[w, q] = eig(M, 'nobalance');

C++代码：

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

int main()
{
    Eigen::MatrixXd M(3, 3); // 定义矩阵M
    M << 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9; // 赋值
    Eigen::EigenSolver<Eigen::MatrixXd> eig(M, false); // 特征值分解，不进行均衡化操作

    std::cout << "特征值矩阵为：" << std::endl << eig.eigenvalues().real() << std::endl;
    std::cout << "特征向量矩阵为：" << std::endl << eig.eigenvectors().real() << std::endl;

    return 0;
}

其中，`MatrixXd`表示普通的矩阵，`EigenSolver`表示特征值分解类，`false`表示不进行均衡化操作。需要注意的是，由于EigenSolver类返回的特征值和特征向量都是复数形式，因此需要使用`.real()`获取实部部分。