(не трек, а трейс (англ.), или шпур (нем.), или след (рус.), все употребительны)
Ну раз уж такое дело, то вот
полная теория, она совсем коротенькая.
Число

и вектор-столбец

наз.
собственными, если
Первая строчка переписывается как

. Это -- однородная линейная система для компонент столбца

:
(в двумерном случае; в многомерном ровно так же). Нам нужно, чтобы эта система имела нетривиальное (ненулевое) решение. А поскольку тривиальное решение у неё есть всегда, требуется, чтобы к-во решений было бесконечным. Это означает, что детерминант матрицы должен быть нулевым, что и даёт уравнение на собственные числа.
После того, как лямбды уже найдены, надо каждую из них по очереди подставить в систему и честно эту систему решить, вот и получатся соответствующие собственные векторы.
Они, конечно, будут неединственными -- как минимум каждый собственный вектор определён с точностью до произвольного постоянного множителя (а вообще говоря с.в. для каждого с.ч. образуют линейное подпространство). Поэтому даже в двумерном случае систему разумнее решать методом Гаусса -- в нём получение общего решения выглядит вполне прозрачно.
Вот и всё.