python实现4.对离散傅立叶变换矩阵FIM，采样一组概率p，在参数最小时，计算相应的噪声值，以及融合噪声后的FIM’。

以下是Python实现的代码：

import numpy as np

# 定义离散傅立叶变换矩阵FIM
def FIM(n):
    F = np.zeros((n, n), dtype=np.complex64)
    for i in range(n):
        for j in range(n):
            F[i][j] = np.exp(-2j * np.pi * i * j / n) / np.sqrt(n)
    return F

# 采样一组概率p
p = np.array([0.3, 0.5, 0.2])

# 计算参数最小时的噪声值
n = len(p)
lamda = np.zeros((n, n))
for i in range(n):
    for j in range(n):
        if i == j:
            lamda[i][j] = p[i] * (1 - p[i])
        else:
            lamda[i][j] = -p[i] * p[j]
noise = np.linalg.inv(FIM(n)).dot(lamda).dot(np.linalg.inv(FIM(n)))
noise_value = np.trace(noise)

# 融合噪声后的FIM'
FIM_noise = FIM(n) + noise

解释一下代码的具体实现过程：

首先定义了一个计算离散傅立叶变换矩阵FIM的函数。

接着，采样一组概率p，并根据公式计算参数最小时的噪声值。这里用到了numpy库的一些函数，如np.array创建数组、np.zeros创建全0数组、np.linalg.inv求逆矩阵等。

最后，通过将FIM与噪声矩阵相加得到融合噪声后的FIM'。