eigen（）算出来的特征向量与C++中eig（）的值不同

`eig()` 函数是 MATLAB 中计算特征值和特征向量的函数，而 `eig()` 函数和 C++ 中的 `eig()` 函数并不相同。

在 C++ 中，可以使用 Eigen 库中的 `EigenSolver` 类来计算特征值和特征向量。下面是一个示例代码：

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

using namespace std;

int main()
{
    // 定义输入矩阵 A
    Eigen::Matrix2d A;
    A << 1, 2, 3, 4;

    // 定义输出特征值 lambda 和特征向量 v
    Eigen::EigenSolver<Eigen::Matrix2d> es(A);
    Eigen::Vector2cd lambda = es.eigenvalues();
    Eigen::Matrix2cd v = es.eigenvectors();

    // 输出结果
    cout << "lambda = [" << lambda(0).real() << ", " << lambda(1).real() << "]" << endl;
    cout << "v = [" << v.col(0).real().transpose() << "; " << v.col(1).real().transpose() << "]" << endl;

    return 0;
}

上述代码中，使用了 Eigen 库中的 `EigenSolver` 类，它的构造函数需要传入输入矩阵 `A`，然后可以使用 `eigenvalues()` 和 `eigenvectors()` 函数分别计算特征值和特征向量。

需要注意的是，Eigen 库中的 `EigenSolver` 类计算得到的特征向量是按列存储的，即第一个特征向量存储在 `v.col(0)` 中，第二个特征向量存储在 `v.col(1)` 中。如果需要将特征向量按行存储，可以使用 `transpose()` 函数进行转置。此外，如果输入矩阵是实数矩阵，可以将输出的特征值和特征向量的类型改为实数类型，即使用 `Eigen::Vector2d` 和 `Eigen::Matrix2d` 替换 `Eigen::Vector2cd` 和 `Eigen::Matrix2cd`。

如果您计算得到的特征向量与 MATLAB 中的 `eig()` 函数的结果不同，有可能是因为两个函数使用的计算方法不同，或者输入矩阵大小、存储方式等参数设置不同。您可以仔细检查代码，或者提供更多的信息和代码，以便我能够更好地帮助您解决问题。