在windows系统中利用Eigen调用lapack，具体要用到哪些头文件和源文件？

要在 Windows 系统中使用 Eigen 调用 LAPACK，你需要包含以下头文件和源文件：

1. 头文件：
- `<Eigen/Dense>`：包含 Eigen 的核心矩阵和向量类。
- `<Eigen/LU>`：包含进行 LU 分解的相关函数。
- `<Eigen/Eigenvalues>`：包含计算特征值和特征向量的相关函数。
- `<Eigen/SVD>`：包含进行奇异值分解的相关函数。

2. 源文件：
- LAPACK 库：你需要将 LAPACK 库链接到你的项目中。对于 Windows 系统，你可以使用预编译的 LAPACK 库，例如 Intel MKL 或者 OpenBLAS。这些库通常提供了 LAPACK 的接口函数，你可以通过链接这些库来使用 LAPACK 功能。

请注意，Eigen 本身并不包含 LAPACK 实现，它只是提供了对 LAPACK 接口的封装。因此，你需要先安装并配置 LAPACK 库，然后链接到你的项目中。

在你的代码中，你可以使用 Eigen 的相关类和函数来调用 LAPACK 功能。例如，你可以使用 `Eigen::Matrix` 类来表示矩阵，在其中调用 `Eigen::FullPivLU` 类来进行 LU 分解。

下面是一个简单的示例代码，展示了如何使用 Eigen 调用 LAPACK 进行 LU 分解：

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

int main() {
    Eigen::MatrixXd A(3, 3);
    A << 1, 2, 3,
         4, 5, 6,
         7, 8, 10;

    Eigen::FullPivLU<Eigen::MatrixXd> lu(A);
    std::cout << "LU decomposition of matrix A:\n";
    std::cout << "P:\n" << lu.permutationP().toDenseMatrix() << std::endl;
    std::cout << "L:\n" << lu.matrixLU().triangularView<Eigen::StrictlyLower>() << std::endl;
    std::cout << "U:\n" << lu.matrixLU().triangularView<Eigen::Upper>() << std::endl;

    return 0;
}

请确保你已经正确安装和配置了 LAPACK 库，并将其链接到你的项目中。你可以根据你使用的具体 LAPACK 库的要求进行配置和链接。

希望这个回答对你有帮助。如有任何问题，请随时提问。