Ist λ ∈ ℝ  ein Eigenwert der regulären Matrix A ∈ n×n, so gilt λ ≠ 0 und λ^(−1) ist ein Eigenwert der Matrix A^(−1).
A regulär ==>  Jeder Eigenwert ist ungleich 0;
denn wäre 0 ein Eigenwert, dann gäbe es ein v≠0 mit A*v = 0
==>  v ∈ Kern(A) ==>   dim Kern (A) > 0 .  Widerspruch zu : "A regulär".
und:   λ ∈ ℝ  ein Eigenwert der regulären Matrix A
 ==>   Es gibt  ein v≠0 mit A*v = λ*v    | * A^(-1)
==>         A^(-1) *  A*v =  A^(-1) *  (λ*v)
==>                      E*v =  λ *  ( A^(-1) *v)
==>                          v =  λ *  ( A^(-1) *v)   |  * 1/ λ   (geht wegen  λ ≠0 (s.o.))
==>                         ( 1/λ )* v =    A^(-1) *v
==>     ( 1/λ ) ist Eigenwert für    A^(-1)  , sogar mit den gleichen Eigenvektoren.
b)    Sind A, B ∈ n×n regulär, so haben AB und BA dieselben Eigenwerte.
Sei x Eigenwert von AB,. dann gibt es v≠0 mit A*B*v = x*v
wegen "regulär" existieren A^(-1) und B^(-1) , also folgt
                                 A^(-1) *A*B*v = A^(-1)*(x*v)  =x*(A^(-1)*v)
 ==>                              B * v = x*(A^(-1)*v)     | * A
 ==>                              (B * v)*A = (x*(A^(-1)*v) )*A
 ==>                              B *A* v = x*(A^(-1)*v) *A = x*(A^(-1)*A*v) = x*v
Also ist x auch Eigenwert für B*A.
umgekehrt entsprechend.