简单看个例子：
这里的结果是怎么来的呢？
仔细分析下，不难得出：
21 = 10 * 0.1 + 100 * 0.2，
86 = 20 * 0.3 + 200 * 0.4，
所以，虽然变成三维了，但实际还是做的二维运算。
高于二维的维度，挨个遍历，便可得到一个二维矩阵，对这两个二维矩阵进行线性代数里的矩阵乘法。
这样就要求了两个高维矩阵相乘必须满足的一些维度关系了。
对于两个高维矩阵，a（维度为（n1 * n2 * n3 * ... * nx-1 * nx）），b（维度为（m1 * m2 * m3 * ... * mx-1 * mx））。
则应有：
也就是前面的高于二维的维度必须相等，二维内的维度，应该满足线性代数矩阵乘法的要求，即前一个矩阵的列数等于后一个矩阵的行数。
再加个简单的验证，把前面那个例子，再加一维。