Determinant kernel support complex 易用性提升

[NKNaN]

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Determinant kernel 支持complex64/complex128

• 前向：由于 Eigen 库当矩阵数据类型是 std::complex 时在 windows 平台上编译 cuda kernel 会出现 std::complex 类型的 operators 重复定义的错误，所以将 complex 类型的 cuda kernel 实现改为用 cublas 库，先进行 LU 分解，然后求对角线元素的乘积。
• 反向：原反向计算的公式依据是：https://people.maths.ox.ac.uk/gilesm/files/NA-08-01.pdf ，而该推导过程只适用于实数矩阵，对于复数矩阵需要修改的地方如下：
  
  因此在最后需要对 out*inverse(A) 求共轭：(section 2.2.4)

$$ dC = C \cdot Tr(A^{-1} dA)$$

$$ \bar{C}^{H}dC = \bar{C}^{H}C \cdot Tr(A^{-1} dA) = Tr( \bar{C}^{H}C A^{-1} dA) $$

$$ dS_o = Tr(\bar{C}^H dC) = Tr( \bar{C}^{H}C A^{-1} dA)$$

$$ \bar{A} = \bar{C} \cdot (C A^{-1})^H $$

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