矩阵乘法是一种常见的线性代数运算，它将两个矩阵相乘得到一个新的矩阵。矩阵乘法的规则是：若A是m行n列的矩阵，B是n行p列的矩阵，则它们的乘积C是一个m行p列的矩阵，其中C的第(i, j)个元素等于矩阵A的第i行与矩阵B的第j列对应元素的乘积之和。
以下是一个示例的矩阵乘法算法的伪代码：
```
function matrixMultiplication(A, B):
    m = rows of A
    n = columns of A (or rows of B)
    p = columns of B
    if columns of A != rows of B:
        return Error: Matrix dimensions are not compatible for multiplication
    create a new matrix C with dimensions m x p
    for i = 1 to m:
        for j = 1 to p:
            c = 0
            for k = 1 to n:
                c = c + A[i][k] * B[k][j]
            C[i][j] = c
   
    return matrix C
```
在这个算法中，我们首先检查输入的矩阵是否满足矩阵乘法的规则，即A的列数与B的行数相等。然后我们创建一个新的矩阵C，用于存储乘积的结果。接下来，我们使用三个嵌套的循环遍历矩阵A和B的元素，并计算乘积的和，将结果存入矩阵C的对应位置。booth算法乘法例题讲解
请注意，矩阵乘法的时间复杂度为O(mnp)，其中m、n、p分别是矩阵A、B和结果矩阵C的维度。因此，在处理大型矩阵时，矩阵乘法可能会消耗较多的计算资源。

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