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关于实特征值与普通特征值的区别，以及为什么在计算中得到的是特定的数值，我们可以从以下几个方面进行讨论。
特征值的概念
在数学中，特别是线性代数里，给定一个方阵(A)，如果存在标量(\lambda)和非零向量(v)使得(Av = \lambda v)成立，则称(\lambda)是(A)的一个特征值，(v)是对应于(\lambda)的特征向量。
实特征值与复特征值
实特征值：当特征值(\lambda)是实数时，我们称其为实特征值。复特征值：当特征值(\lambda)是复数时，我们称其为复特征值。
对于实系数矩阵，其特征值可以是实数也可以是复数对（共轭）。实特征值意味着特征向量也是实向量，而复特征值则通常伴随着复特征向量。
计算特征值的方法
计算特征值的基本方法是求解行列式(det(A-\lambda I) = 0)，其中(I)是单位矩阵。这个行列式的根就是矩阵(A)的所有特征值。
解析案例
从你提供的解析中可以看出，计算过程中得到了矩阵(A)的特征多项式，并通过求解该多项式的根找到了特征值。例如，在求解矩阵(A)的特征值时，首先构造了特征方程(|A-\lambda I| = 0)，然后求解此方程的根。
在案例中提到的行列式算出来是1和2，但最终答案只考虑了2作为实特征值的原因在于，1可能是计算过程中的一个中间结果或是另一个特征值，但在上下文中，关注点可能在于寻找特定条件下的实特征值。比如，如果题目要求的是矩阵(A)的实特征值，那么即使计算过程中出现了多个根，只有符合条件（如实数）的根才会被最终采纳。
总结
特征值分为实特征值和复特征值，取决于其是否为实数。计算特征值通常是通过求解矩阵的特征多项式(det(A-\lambda I) = 0)的根。在具体应用中，可能会根据问题的要求（如寻找实特征值）筛选出满足条件的特征值。
如果你有具体的代码实现需求或更深入的问题，可以进一步描述，以便提供更精确的帮助。在数学分析和编程实现中，清晰地定义问题和目标是非常重要的。如果涉及到图形表示或代码实现，也请详细说明具体需求。