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_k A{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。 [ (A \circ B){ij} = A{ij} \cdot B_{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：

import numpy as np

# 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 A dot B：", C_multiply)

print("矩阵 A 点积 B：", C_dot)