特征总分并不是最终总分，它是指考生的高考总分和政策性照顾分值的总和。高考总分是考生在考试中取得的各科成绩的总和。而特征分则在考生总分的基础上加上考生的竞赛获奖加分等政策性照顾分值。
在录取过程中，有的院校使用高考总分，有的院校使用特征成绩。具体采用哪种成绩，可以查看院校的招生章程。省招办投档一般采用考生特征成绩。因此，在不同的录取环节，考生需要关注的特点总分和高考总分可能有所不同。所以，特征总分并不是最终总分。
特征值和特征向量是线性代数中的一个概念，通过这两个概念可以描述线性变换的一些重要性质，如旋转、缩放等。通俗来讲，特征向量和特征值通常可以理解为：
特征向量：线性变换在该方向上不发生旋转的向量方向
举一个简单的例子：假设有一个二维向量a，进行线性变换后变成了一个新的向量b。如果向量b与向量a方向相同，只是长度比a长了一倍，那么这时候a就是特征向量，2就是特征值。因为特征值描述的是线性变换在该方向上的缩放比例，即2表示线性变换在向量a所在的方向上比原来的长度增加了2倍；特征向量则描述的是变换后保持在该方向上不发生旋转的向量方向，即向量a方向不变依然指向同一个方向。
在实际应用中，特征值和特征向量经常被用来分析矩阵的性质，特别是在机器学习、数据分析、信号处理等领域中，特征值和特征向量也经常被用于降维、特征提取、协方差矩阵分析等任务。
特征方程的共轭复根推导过程如下：
首先，考虑一个二次特征方程，其一般形式为：
ax^2 + bx + c = 0
ax
2
+bx+c=0
其中，
a
a、
b
b 和
c
c 是方程的系数，且
a \\neq 0
a
=0。
根据求根公式，该方程的解为：
x = \\frac{-b \\pm \\sqrt{b^2 - 4ac}}{2a}
x=
2a
−b±
b
2
−4ac
当判别式
\\Delta = b^2 - 4ac < 0
Δ=b
2
−4ac<0 时，方程没有实数解，而是有一对共轭复根。此时，根号下的表达式是一个负数，因此解的形式变为：
x = \\frac{-b \\pm i\\sqrt{-(b^2 - 4ac)}}{2a}
x=
2a
−b±i
−(b
2
−4ac)
为了更清晰地表示这对共轭复根，可以进一步化简：
令
\\alpha = -\\frac{b}{2a}
α=−
2a
b
和
\\beta = \\frac{\\sqrt{-(b^2 - 4ac)}}{2a}
β=
2a
−(b
2
−4ac)
，则方程的解可以表示为：
x_1 = \\alpha + \\beta i
x
1
=α+βi
x_2 = \\alpha - \\beta i
x
2
=α−βi
这就是特征方程的共轭复根。可以看出，这两个根是复数，并且它们的实部相同，虚部互为相反数，因此它们是共轭的。
共轭复根在物理和工程领域中有广泛的应用，特别是在描述振动、波动和控制系统等动态现象时。它们表示了系统的固有频率和阻尼特性，对于分析和设计这些系统具有重要意义。
以上是对特征方程共轭复根推导的详细解释，希望对你有所帮助。