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。
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}=\\su_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hadaard积或Schur积。[(A\\circb){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heritian转置，是先取复共轭（实部不变，虚部变号），再转置。[(A^h){ij}=\\overle{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：
iportnupyasnp
#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_ultiply=np.dot(A,b)
#点积
c_dot=A*b
#转置
A_transpose=np.transpose(A)
#共轭转置
A_heritian=np.j(np.transpose(A))
#逆矩阵
A_verse=np.lalg.v(A)
prt(\"矩阵A：\",A)
prt(\"矩阵b：\",b)
prt(\"矩阵A+b：\",c_add)
prt(\"矩阵A-b：\",c_subtract)
prt(\"矩阵Adotb：\",c_ultiply)
prt(\"矩阵A点积b：\",c_dot)
prt(\"矩阵A的转置：\",A_transpose)
prt(\"矩阵A的共轭转置：\",A_heritian)
prt(\"矩阵A的逆矩阵：\",A_verse)
这个示例代码展示了如何在python中使用Nupy库进行复数矩阵的基本运算。希望这些能帮助你理解复数矩阵运算的基本规则。
而虚数概念和虚数时空领域:
虚数（IagaryNuber）的概念最早由意大利数学家拉斐尔·庞塔诺（Rafaelbobelli）在16世纪引入，是为了解决某些数学方程在实数范围内没有解的问题。最基本的虚数单位是(i)，其定义是(i^2=-1)。在此基础上，任何虚数都可以表示为(bi)的形式，其中(b)是实数。
复数
虚数是复数（plexNubers）的一部分。一个复数由一个实部和一个虚部组成，可以表示为(a+bi)，其中(a)和(b)都是实数。例如，(3+4i)是一个复数，其中(3)是实部，(4i)是虚部。
虚数的性质
相加\/相减：两个复数的加法和减法遵循实数的加减法，只需分别对实部和虚部进行操作。
乘法：复数的乘法需要应用分配律和虚数单位的性质。例如((a+bi)(c+di)=(ac-bd)+(ad+bc)i)。
除法：复数的除法需要乘以分母的共轭来消除分母中的虚部。
虚数在物理中的应用
虚数和复数在物理学中也有广泛应用。例如，在电子工程学和量子物理学中，信号通常表示为复数形式，以便于数学操作和分析。复数还用于描述波动、振动和量子态。
虚数时空领域
虚数时空是一个想象中的概念，通常出现在高级物理理论中，如相对论和量子引力理论。着名物理学家斯蒂芬·霍金（Stephenhawkg）提出了“虚时间”的概念，在某些宇宙模型中时间可以用虚数来表示，以解决一些关于宇宙边界和奇点的问题。
虚时间的具体含义往往涉及复杂的数学和物理理论，通常用来避免某些物理理论中出现的奇异点（如黑洞中心的无限密度）。在这些理论中，虚时间能够使所涉及的方程变得更加对称和可解。