El proceso es bastante sencillo dado el hecho de que cualquier matriz cuadrada tiene al menos un autovalor y autovector.
Supongamos $Ax = \lambda x$. A continuación,$\langle x , Ax \rangle = \langle Ax , x \rangle = \overline{\langle x , Ax \rangle} = \lambda \|x\|^2$, por lo tanto $\lambda \in \mathbb{R}$.
El punto acerca de ser Hermitian es que si $x$ es un autovector de a$A$, $\text{sp} \{x\}$ y el subespacio $\{x\}^\bot$ son invariantes bajo $A$. Para ver el último, supongamos $v \bot x$,$\langle x , Av \rangle = \langle Ax , v \rangle = \lambda \langle x , v \rangle = 0$, por lo tanto $A v \bot x$. Ahora vamos a $v_k$ ser una base para $\{x\}^\bot$, luego en la base $x, v_1,...,v_k$, $A$ debe tener un bloque diagonal de la forma:
$$ A \sim \begin{bmatrix} \lambda & \\ & \tilde{A}\end{bmatrix}$$
(Por $\sim$ me refiero a que las dos matrices son similares).
Ahora se encuentra un autovalor de a $\tilde{A}$ (que también debe ser Hermitian) y repetir el proceso hasta que $A$ es diagonalized.