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第236章 虚拟本征态与现实表象态（第1页）

透过现象看本质，所有的一切现实都是表象，而本质则是隐匿于虚空之中。说难听点，我们都是玩偶。

火麒麟老巢现在已经被我隔离了排斥力，当我靠近时，它的重力场影响力变得巨大无比，有点像中子星的星核一般，那颗神格心脏处于虚幻和现实之中，就好像另一半处于虚空混沌时空领域，其实这也难怪我们来到这个空间会感受到强烈的排斥力，这就是高维时空领域的转换模式，虚拟本征态和现实表象态的转换模式。

而这种状态，用地球科技狠活也有解答:复数矩阵域。

也相当于修真界的阵法空间结界。

下面来介绍一下什么是复数矩阵:

复数矩阵的运算在许多工程和科学领域中非常重要，尤其是在信号处理、量子计算和控制系统中。复数矩阵的基本运算包括加法、减法、乘法（包括点积和矩阵相乘）、转置、共轭转置、逆矩阵等。以下是一些常见的复数矩阵运算的规则和示例：

矩阵加法和减法：两个同型（即行数和列数相同）的矩阵可以按元素相加或相减。[（A+B）{ij}=A{ij}+B_{ij}][（A-B）{ij}=A{ij}-B_{ij}]

矩阵乘法：矩阵乘法要求第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数。两个矩阵相乘的结果是一个新的矩阵，其元素定义为：[（AB）{ij}=sum_kA{ik}B_{kj}]

点积：点积是两个同型矩阵按对应位置元素相乘，然后求和的结果。也称为Hadamard积或Schur积。[（AcircB）{ij}=A{ij}cdotB_{ij}]

转置：转置矩阵是将原矩阵的行和列互换得到的新矩阵。[（A^T）{ij}=A{ji}]

共轭转置：也称为Hermitian转置，是先取复共轭（实部不变，虚部变号），再转置。[（A^H）{ij}=overline{A{ji}}]

逆矩阵：逆矩阵是满足（AA^{-1}=A^{-1}A=I）的矩阵，其中（I）是单位矩阵。对于非奇异矩阵（行列式不为零），存在逆矩阵。

以下是一个Python代码示例，展示如何进行这些基本运算：

importnumpyasnp

#定义复数矩阵

A=np.array（[[1+2j，2+3j]，[3+4j，4+5j]]）

B=np.array（[[5+6j，6+7j]，[7+8j，8+9j]]）

#矩阵加法

C_add=A+B

#矩阵减法

C_subtract=A-B

#矩阵乘法

C_multiply=np.dot（A，B）

#点积

C_dot=A*B

#转置

A_transpose=np.transpose（A）

#共轭转置

A_hermitian=np.conj（np.transpose（A））

#逆矩阵

A_inverse=np.linalg.inv（A）

print（"矩阵A："，A）

print（"矩阵B："，B）

print（"矩阵A+B："，C_add）

print（"矩阵A-B："，C_subtract）

print（"矩阵AdotB："，C_multiply）

print（"矩阵A点积B："，C_dot）

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