请问你上文给到的回答中哪里提到了调用lapack库来求特征值和特征向量呢？

非常抱歉，我在之前的回答中没有提到调用 LAPACK 库来求解特征值和特征向量。我误解了你的需求，给出了使用 Eigen 库内置的特征值求解器的示例代码。感谢你的指出。

如果你希望在 Windows 环境中使用 LAPACK 库来计算特征值和特征向量，你需要先确保你已经正确配置了 LAPACK 库，并链接到你的项目中。然后，你可以使用 LAPACK 提供的函数来进行特征值和特征向量计算。

以下是一个示例代码，演示如何在 Windows 环境中使用 LAPACK 库来计算特征值和特征向量：

#include <iostream>
#include <lapacke.h>

int main()
{
    double A[9] = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 };
    char jobz = 'V';  // 计算特征向量
    char uplo = 'L';  // 使用下三角部分存储矩阵
    int n = 3;  // 矩阵维度
    int lda = n;  // 矩阵的 leading dimension

    double eigenvalues[n];
    double eigenvectors[n * n];

    int info = LAPACKE_dsyev(LAPACK_ROW_MAJOR, jobz, uplo, n, A, lda, eigenvalues);
    if (info != 0) {
        std::cout << "特征值计算失败！" << std::endl;
        return -1;
    }

    std::cout << "特征值：" << std::endl;
    for (int i = 0; i < n; ++i) {
        std::cout << eigenvalues[i] << " ";
    }
    std::cout << std::endl;

    std::cout << "特征向量：" << std::endl;
    for (int i = 0; i < n; ++i) {
        for (int j = 0; j < n; ++j) {
            std::cout << eigenvectors[i * n + j] << " ";
        }
        std::cout << std::endl;
    }

    return 0;
}

注意，这个示例假设你已经正确配置了 LAPACK 库，并将其链接到你的项目中。示例中使用了 LAPACKE 提供的函数 `LAPACKE_dsyev` 来计算特征值和特征向量。

希望这次给出的示例能满足你的需求。如果你还有其他问题，请随时提问。