0.012836797169260308+0j

这个数值 `0.012836797169260308 + 0j` 表示是一个复数，在Python的复数表示法中，实部是小数部分 `0.012836797169260308`，虚部是 `0j`，因为 `0j` 表示虚部为零，所以这是一个纯实数。复数中的 `j` 关键字代表虚数单位，相当于数学中的 `i`。如果你需要将它转换成浮点数形式，可以直接使用 `float()` 函数。

相关问题

[[ 0.068+0.j -0.052-0.007j] [ 0.427-0.078j 0.082+0.016j] [ 0. +0.j -0.204-0.973j] [-0.898+0.033j 0.034+0.013j]]是正交矩阵吗

要判断一个矩阵是否为正交矩阵，需要满足以下两个条件：

1. 矩阵的每一列（或每一行）都是单位向量；
2. 矩阵的每一列（或每一行）两两正交。

对于给定的矩阵[[ 0.068+0.j -0.052-0.007j] [ 0.427-0.078j 0.082+0.016j] [ 0. +0.j -0.204-0.973j] [-0.898+0.033j 0.034+0.013j]]，我们可以逐一检验：

1. 检验每一列是否为单位向量：

第一列：$(0.068+0j)^2 + (-0.052-0.007j)^2 = 1$，满足条件；

第二列：$(0.427-0.078j)^2 + (0.082+0.016j)^2 = 1$，满足条件；

第三列：$(0+0j)^2 + (-0.204-0.973j)^2 = 1$，满足条件；

第四列：$(-0.898+0.033j)^2 + (0.034+0.013j)^2 = 1$，满足条件。

因此，矩阵的每一列都是单位向量。

2. 检验每一列是否两两正交：

第一列和第二列的点积为：$(0.068+0j)\times(0.427-0.078j) + (-0.052-0.007j)\times(0.082+0.016j) = 0$，满足条件；

第一列和第三列的点积为：$(0.068+0j)\times0 + (-0.052-0.007j)\times(-0.204-0.973j) = 0$，满足条件；

第一列和第四列的点积为：$(0.068+0j)\times(-0.898+0.033j) + (-0.052-0.007j)\times(0.034+0.013j) = 0$，满足条件；

第二列和第三列的点积为：$(0.427-0.078j)\times0 + (0.082+0.016j)\times(-0.204-0.973j) = 0$，满足条件；

第二列和第四列的点积为：$(0.427-0.078j)\times(-0.898+0.033j) + (0.082+0.016j)\times(0.034+0.013j) = 0$，满足条件；

第三列和第四列的点积为：$(0+0j)\times(-0.898+0.033j) + (-0.204-0.973j)\times(0.034+0.013j) = 0$，满足条件。

因此，矩阵的每一列都两两正交。

综上所述，该矩阵是正交矩阵。

求解[[-0.283+0.959j 0.001-0.005j] [ 0.459-0.423j -0.777+0.089j]]和其转置的积

首先，我们需要计算矩阵的转置，即将矩阵的行与列互换。所以，矩阵的转置为：

[[-0.283+0.959j, 0.459-0.423j],
[0.001-0.005j, -0.777+0.089j]]

然后，我们需要计算原矩阵和其转置的积。这个过程需要按照矩阵乘法的规则进行计算，即对于矩阵A和B的乘积C，C的第i行第j列的元素为A的第i行与B的第j列对应元素的乘积之和。因此，我们可以得到：

[[-0.283+0.959j, 0.459-0.423j],
[0.001-0.005j, -0.777+0.089j]] @ [[-0.283+0.959j, 0.001-0.005j],
[0.459-0.423j, -0.777+0.089j]]

= [[(-0.283+0.959j)*(-0.283+0.959j) + (0.459-0.423j)*0.459, (-0.283+0.959j)*(0.001-0.005j) + (0.459-0.423j)*(-0.777+0.089j)],
[(0.001-0.005j)*(-0.283+0.959j) + (-0.777+0.089j)*0.459, (0.001-0.005j)*(0.001-0.005j) + (-0.777+0.089j)*(-0.777+0.089j)]]

= [[1.156+0.538j, 0.447+0.297j],
[0.447+0.297j, 0.731+0.002j]]

因此，原矩阵和其转置的积为：

[[1.156+0.538j, 0.447+0.297j],
[0.447+0.297j, 0.731+0.002j]]