siehe auch adjungierte Matrix ...
Für die EW erhält man
\(\small \left(\begin{array}{rrrr}\lambda=&0&\left(\begin{array}{rrrr}2&0&-i&1\\0&3&0&0\\i&0&2&-i\\1&0&i&2\\\end{array}\right)&\left(\begin{array}{r}x1\\x2\\x3\\x4\\\end{array}\right) = 0\\\lambda=&3&\left(\begin{array}{rrrr}-1&0&-i&1\\0&0&0&0\\i&0&-1&-i\\1&0&i&-1\\\end{array}\right)&\left(\begin{array}{r}x1\\x2\\x3\\x4\\\end{array}\right) = 0\\\end{array}\right) \)
λ=0, x2=0, DimER=1
λ=3, bleibt nur die 1.Zeile DimER=3
und daraus die EV
\(\small EV \, := \, \left(\begin{array}{rrrr}-1&0&-i&1\\0&1&0&0\\i&0&1&0\\1&0&0&1\\\end{array}\right) \)
==> Gram-Schmidt (oder normieren, ortho EV(3), EV(4))
\(\small T:=\left(\begin{array}{rrrr}\frac{-1}{\sqrt{3}}&0&\frac{-i}{\sqrt{2}}&\frac{1}{\sqrt{6}}\\0&1&0&0\\\frac{i}{\sqrt{3}}&0&\frac{1}{\sqrt{2}}&\frac{-i}{\sqrt{6}}\\\frac{1}{\sqrt{3}}&0&0&\frac{2}{\sqrt{6}}\\\end{array}\right)\)