Пусть

, где

- вектор-столбец. Теперь транспонируем обе части равенства, получим:

. Далее заметим, что матрица

- собственный вектор с собственным значением

. Далее подставляя разные

и разные векторы получаем, что

- собственные значения нашего оператора , где

.
Да, прекрасно.
Кстати, не совсем понимаю, как доказать, что это ВСЕ собственные значения оператора. Вот следующее рассуждение по этому вопросу, было бы неплохо, если бы оценили и сказали, верное ли оно вообще:
Наш оператор действует на пространство размерности

, а любой оператор в

-мерном пространстве может иметь максимум

собственных векторов. Ну и собственно у нас в ответе на задачу и получается

собственных векторов.
К сожалению, бывает, что для матрицы порядка

не существует набора из

линейно независимых собственных векторов. Например, у матрицы

найдётся только один линейно независимый собственный вектор, например,

. Из него мы можем построить лишь одну матрицу

.
Ясно, что она будет собственным вектором оператора

для собственного значения

. Но у оператора, действующего в четырёхмерном пространстве, может существовать до четырёх линейно независимых собственных векторов. И непонятно, существуют ли они в данном случае, и если да, то каким собственным значениям соответствуют.
Раз Вам показалось сложным, я тогда лишь вкратце расскажу, что дальше. Так построенная матрица

получается из

операцией кронекерова произведения, обозначаемой символом

(см.
статью в Википедии). А именно,

. В этой же статье посмотрите
пункт про спектр. Там просто ответ Вашей задачи. А доказывается это свойство в курсах линейной алгебры.