Из определения следует, что для нахождения собственного вектора необходимо решить систему
, (2.4.4)
подобрав предварительно число
. Для существования ненулевого решения системы (2.4.4) необходимо и достаточно, чтобы система была вырожденной. В этом случае определитель матрицы
равен нулю:
, (2.4.5)
или
. (2.4.6)
Раскрывая определитель, получим уравнение степени
относительно
:
. (2.4.7)
Уравнение (2.4.7) называется характеристическим уравнением. Левая часть уравнения называется характеристическим многочленом матрицы
. По основной теореме алгебры он имеет
корней (с учетом кратностей).
Пример 2.4.2. Пусть требуется, используя характеристическое уравнение, определить собственные числа матрицы
.
Запишем характеристическое уравнение:





Решения характеристического уравнения:
.
Можно проверить, что вектор

является собственным вектором.
Пример 2.4.3. Пусть требуется, используя характеристическое уравнение, определить собственные числа матрицы
.
Запишем характеристическое уравнение:



Решения характеристического уравнения:
;
;
.
Можно проверить, что соответственно векторы
;
; 
являются собственными по отношению к указанным собственным числам.
Как видно, в частности, из приведенных примеров число собственных векторов матрицы порядка
не всегда равно
. Матрицы, у которых число собственных векторов совпадает с порядком матрицы, называются диагонализируемыми. Диагонализируемыми, например, являются все симметричные матрицы. Матрицы, у которых число собственных вектором меньше, чем порядок матрицы, называются дефектными (это возникает в некоторых ситуациях при наличии кратных собственных чисел).
Если
– собственный вектор, то
– также является собственным вектором, т.к.
. Иными словами, собственный вектор определен с точностью до множителя.
Рассмотрим произвольную диагонализируемую матрицу
. Пусть
– собственные числа матрицы
, им соответствуют собственные вектора
, т.е.
.
Поскольку собственный вектор
определен с точностью до множителя, то всегда можно умножить его на число
, т.е. нормировать. Для нормированного вектора
справедливо равенство:
. (2.4.8)
Кроме того, векторы
образуют базис в
, т.е. любой вектор
может быть представлен в виде их линейной комбинации
. (2.4.9)
Заметим также, что
. (2.4.10)