我试图解决一个优化问题，使用CVXPY，我需要形成一个块矩阵作为约束。块矩阵由下式给出：

$$M = \开始{bmatrix} Q & \mathbf {b} \ \mathbf{b}^T & 1 \end{bmatrix}$$
其中Q是表示对称矩阵的CVXPY变量，h是NumPy数组，1是标量。我尝试使用CVXPY中的cp.bmat函数来形成这个分块矩阵，如下所示：

block_matrix = cp.bmat([[Q, h.reshape(-1, 1)], [h, 1]])

但是，我得到以下错误：
除轴0外的所有输入尺寸必须完全匹配。
我已经使用reshape(-1, 1)将h整形为列向量，因为CVXPY需要2D数组进行矩阵运算。我不知道为什么我得到这个错误，以及如何修复它。任何帮助将不胜感激。
下面是完整的相关代码供参考：

import cvxpy as cp
import numpy as np

# Define the size of the matrix Q
n = 21

# Define the variables
Q = cp.Variable((n, n), symmetric=True)

# Define the h vector
h = np.array([0.01 * k**2 for k in range(-10, 11)])

# Form the block matrix
block_matrix = cp.bmat([[Q, h.reshape(-1, 1)], [h, 1]])