优先选complex128：它占16字节、精度约15位十进制，是Go标准库和gonum/mat等主流数值包的默认与唯一支持类型；complex64仅8字节、精度约7位，易致误差累积，仅适用于嵌入式或GPU加速且数据本就是float32的场景。
complex64 和 complex128 的内存与精度差异
选哪个类型，本质是权衡内存占用和计算精度。complex64 用两个 float32 存实部和虚部，共 8 字节；complex128 用两个 float64，共 16 字节。
实际科学计算中，complex64 容易因 float32 的约 7 位十进制精度不足，导致迭代误差累积——比如 FFT 变换后相位偏移、特征值求解发散。
-
complex64适合嵌入式或 GPU 加速场景（如cudnn输入），且输入数据本就是float32精度 -
complex128是标准选择：Go 标准库数学函数（如cmplx.Abs、cmplx.Exp）默认按此精度设计，多数第三方数值包（如gonum/mat）也只支持它 - 混用会隐式转换：写
var z complex64 = 1i没问题，但传给期待complex128的函数时，Go 会自动转成complex128(1i)，可能掩盖精度丢失源头
复数字面量与类型推导的坑
Go 不允许裸写 1+2i 这种字面量而不指定类型，否则编译报错：untyped complex constant。
常见错误是以为 z := 1 + 2i 能自动推成 complex128，其实它只是未定类型常量，必须显式绑定：
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- 写
z := 1i→ 推导为complex128（Go 规定未定复数字面量默认为complex128） - 写
z := complex(1.0, 2.0)→ 返回complex128；要得complex64得写complex(float32(1.0), float32(2.0)) - 从切片读取时容易出错：若
data := []complex64{1i, 2i}，取data[0]是complex64，但直接赋给var z complex128 = data[0]会触发转换，不报错但精度已“降级”再升回
与 gonum/mat 配合做矩阵运算时的类型约束
gonum/mat 的复数矩阵（mat.CDense）底层存储是 []complex128，不接受 complex64。
如果你有一组 complex64 数据，不能直接传进去，否则编译失败：cannot use ... (type complex64) as type complex128。
- 必须提前转换：用
make([]complex128, len(src))，再循环赋值dst[i] = complex128(src[i]) - 注意
mat.CDense的RawMatrix().Data返回的是[]complex128指针，别误当成可直接修改的complex64底层内存 - FFT 类操作（如
gorgonia/fft）可能支持complex64，但和gonum/mat交互前务必统一成complex128，否则链接时类型不匹配
性能敏感场景下避免频繁分配
复数本身是值类型，但科学计算常涉及大数组，complex128 占 16 字节，比 complex64 多一倍带宽压力。
在循环中反复构造复数变量看似无害，但若发生在 hot path（如微分方程步进），GC 压力和内存局部性会明显下降。
- 用预分配切片代替多次
make([]complex128, n)：例如buf := make([]complex128, n)复用 - 避免在循环内写
z := complex(x, y)，改用buf[i] = complex(x, y)直接写入已有内存 -
cmplx包函数（如cmplx.Sqrt）返回新值，无法原地更新；若需就地计算（如迭代更新数组），得手写循环并用索引操作
