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透過現象看本質，所有的一切現實都是表象，而本質則是隱匿於虛空之中。說難聽點，我們都是玩偶。
火麒麟老巢現在已經被我隔離了排斥力，當我靠近時，它的重力場影響力變得巨大無比，有點像中子星的星核一般，那顆神格心臟處於虛幻和現實之中，就好像另一半處於虛空混沌時空領域，其實這也難怪我們來到這個空間會感受到強烈的排斥力，這就是高維時空領域的轉換模式，虛擬本徵態和現實表象態的轉換模式。
而這種狀態，用地球科技狠活也有解答:複數矩陣域。
也相當於修真界的陣法空間結界。
下面來介紹一下什麼是複數矩陣:
複數矩陣的運算在許多工程和科學領域中非常重要，尤其是在訊號處理、量子計算和控制系統中。複數矩陣的基本運算包括加法、減法、乘法（包括點積和矩陣相乘）、轉置、共軛轉置、逆矩陣等。以下是一些常見的複數矩陣運算的規則和示例：
矩陣加法和減法：兩個同型（即行數和列數相同）的矩陣可以按元素相加或相減。 [ (A + b){ij} = A{ij} + b_{ij} ] [ (A - b){ij} = A{ij} - b_{ij} ]
矩陣乘法：矩陣乘法要求第一個矩陣的列數等於第二個矩陣的行數。兩個矩陣相乘的結果是一個新的矩陣，其元素定義為： [ (Ab){ij} = \\sum_k A{ik} b_{kj} ]
點積：點積是兩個同型矩陣按對應位置元素相乘，然後求和的結果。也稱為hadamard積或Schur積。 [ (A \\circ b){ij} = A{ij} \\cdot b_{ij} ]
轉置：轉置矩陣是將原矩陣的行和列互換得到的新矩陣。 [ (A^t){ij} = A{ji} ]
共軛轉置：也稱為hermitian轉置，是先取複共軛（實部不變，虛部變號），再轉置。 [ (A^h){ij} = \\overline{A{ji}} ]
逆矩陣：逆矩陣是滿足 (AA^{-1} = A^{-1}A = I) 的矩陣，其中 (I) 是單位矩陣。對於非奇異矩陣（行列式不為零），存在逆矩陣。
以下是一個python程式碼示例，展示如何進行這些基本運算：
import numpy as np
# 定義複數矩陣
A = np.array([[1+2j, 2+3j], [3+4j, 4+5j]])
b = np.array([[5+6j, 6+7j], [7+8j, 8+9j]])
# 矩陣加法
c_add = A + b
# 矩陣減法
c_subtract = A - b
# 矩陣乘法
c_multiply = np.dot(A, b)
# 點積
c_dot = A * b
# 轉置
A_transpose = np.transpose(A)
# 共軛轉置
A_hermitian = np.conj(np.transpose(A))
# 逆矩陣
A_inverse = np.linalg.inv(A)
print(\"矩陣 A：\", A)
print(\"矩陣 b：\", b)
print(\"矩陣 A + b：\", c_add)
print(\"矩陣 A - b：\", c_subtract)
print(\"矩陣 A dot b：\", c_multiply)
print(\"矩陣 A 點積 b：\", c_dot)
print(\"矩陣 A 的轉置：\", A_transpose)
print(\"矩陣 A 的共軛轉置：\", A_hermitian)
print(\"矩陣 A 的逆矩陣：\", A_inverse)
這個示例程式碼展示瞭如何在python中使用Numpy庫進行復數矩陣的基本運算。希望這些能幫助你
