在矩阵运算中，如果你想对一个矩阵加上它的转置，你需要在括号内使用矩阵的共轭转置（也称为Hermite转置）。对于一个实数矩阵，共轭转置就是转置，而对于复数矩阵，共轭转置是将矩阵的每个元素取共轭。
如果你有一个矩阵 $A$，那么 $A + A^H$ 表示矩阵 $A$ 加上它的共轭转置。这里的 $A^H$ 表示矩阵 $A$ 的共轭转置。
在编程语言如MATLAB中，你可以直接使用 `A'` 来表示矩阵 $A$ 的转置，使用 `A.' 来表示矩阵 $A$ 的共轭转置。如果你想要加上共轭转置，你可以这样做：
```matlab
A = [1 2; 3 4]; % 假设这是一个矩阵
A_conj_trans = A.'; % 共轭转置
result = A + A_conj_trans; % 加上共轭转置
```
在Python中，你可以使用NumPy库来执行类似的操作：
```python
import numpy as np
A = np.array([[1, 2], [3, 4]]) # 假设这是一个矩阵
A_conj_trans = np.conjugate(A).T # 共轭转置
result = A + A_conj_trans # 加上共轭转置
```
请注意，这种操作在某些数学和工程领域是常见的，例如在信号处理和量子力学中，但在其他领域可能不常用。确保你理解矩阵的共轭转置和你的特定应用场景。
【矩阵转置操作】设A为m×n阶矩阵（即m行n列），第i行j列的元素是a（i，j），即：A=a（i，j），定义A的转置为这样一个n×m阶矩阵B，满足B=a（j，i），即b(i,j)=a（j，i）（B的第i行第j列元素是A的第j行第i列元素），记A'=B。(有些书记为AT=B，这里T为A的上标）直观来看，将A的所有元素绕着一条从第1行第1列元素出发的右下方45度的射线作镜面反转，即得到A的转置。【矩阵】英文：Matrix，本意是子宫、控制中心的母体、孕育生命的地方。在数学上，矩阵是指纵横排列的二维数据表格，最早来自于方程组的系数及常数所构成的方阵。这一概念由19世纪英国数学家凯利首先提出。矩阵概念在生产实践中也有许多应用，比如矩阵图法以及保护个人帐号的矩阵卡系统（由深圳网域提出）等等。“矩阵”的本意也常被应用，比如监控系统中负责对前端视频源与控制线切换控制的模拟设备也叫矩阵
