请给我一份在windows环境中利用Eigen库调用lapack实现特征值和特征向量计算的代码

下面是一个示例的代码，演示如何在 Windows 环境中使用 Eigen 库调用 LAPACK 实现特征值和特征向量的计算：

#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;
}

先确保你已经安装了 Eigen 库，并将其包含在你的项目中。你可以在 CMakeLists.txt 文件中添加以下内容，以包含 Eigen 库：

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

# 设置项目名称
project(my_project)

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

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

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，我们创建了一个 3x3 的矩阵 A，并使用 `Eigen::SelfAdjointEigenSolver` 类来计算特征值和特征向量。如果计算成功，我们将打印出特征值和特征向量的结果。

请根据你的实际需求和矩阵数据进行适当的修改。确保你的代码能够正确链接 Eigen 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。