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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)
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