对(N，M，M)形状的三维数组使用numpy.linalg.multi_dot

对(N, M, M)形状的三维数组使用numpy.linalg.multi_dot函数可以进行矩阵乘法运算。

numpy.linalg.multi_dot函数是NumPy库中的一个函数，用于计算多个矩阵的乘积。它接受一个矩阵序列作为参数，并返回它们的乘积结果。

在对(N, M, M)形状的三维数组使用numpy.linalg.multi_dot函数时，可以将其视为由N个MxM的二维矩阵组成的序列。函数将按照序列中矩阵的顺序进行乘法运算，即先将第一个矩阵与第二个矩阵相乘，然后将结果与第三个矩阵相乘，以此类推，直到最后一个矩阵。

这种矩阵乘法的应用场景包括但不限于以下几个方面：

1. 图像处理：在图像处理中，可以使用矩阵乘法来实现图像的旋转、缩放、平移等操作。
2. 机器学习：在机器学习算法中，矩阵乘法常用于特征变换、模型参数更新等计算过程中。
3. 信号处理：在信号处理中，可以使用矩阵乘法来实现滤波、频谱分析等操作。
4. 数值计算：在数值计算中，矩阵乘法是一种常见的基本运算，用于求解线性方程组、计算特征值等。

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