特征值和特征向量是矩阵理论中重要的概念之一，它们在许多领域具有广泛的应用，如物理、工程学、计算机科学等。

特征值：矩阵A作用于一个特定向量v后，其结果与v方向相同但长度可能改变。如果存在一个常数λ，使得Av = λv，则该常数λ就被称为矩阵A的特征值。特征值描述了矩阵A变换时对该向量的拉伸或压缩的倍数。

特征向量：对于某个特征值λ，如果存在一个非零向量v满足Av = λv，那么向量v就被称为矩阵A对应于特征值λ的特征向量。特征向量描述了矩阵A变换后保持方向不变的向量。

几何意义：

特征向量描述了矩阵变换后保持方向不变的向量，而特征值则描述了变换对这个方向上的伸缩效应。因此，特征值和特征向量可以帮助我们更好地理解矩阵的变换效应。在二维空间中，矩阵A作用于特征向量v后得到的结果仍然在同一条直线上，特征值描述了该直线的伸缩倍数。在三维空间中，矩阵A作用于特征向量v后得到的结果仍然在同一平面上，特征值描述了该平面的伸缩倍数。特征向量和特征值的计算可以帮助我们更好地理解矩阵变换在几何意义下的行为。