设 \[ \begin{aligned} m = [a_1, a_2, \cdots, a_n] \\ n = [b_1, b_2, \cdots, b_n], \\ \end{aligned} \] f(x)，g(x) 是两个可积函数。
向量点积
英文中叫做 dot product，又被称为点乘、内积、数量积。
则 \(m \cdot n = a_1 * b_1 + a_2 * b_2 + \cdots a_n * b_n\)。
也可以写作\(m \bullet n = a_1 * b_1 + a_2 * b_2 + \cdots a_n * b_n\)。
向量叉乘
又叫向量积、外积、叉积。 \[ m \times n = \]
矩阵相乘
矩阵相乘可以省略乘号： \[A_{3 \times 4}B_{4 \times 100} = C_{3 \times 100} \]
矩阵对应元素相乘
英语中叫做 element-wise multiplication，也被称为哈达玛积（Hadamard product）。有以下几种符号表示： \[ \begin{aligned} A_{3 \times 4} \circ B_{3 \times 4} = C_{3 \times 4} \\ A_{3 \times 1} \odot B_{3 \times 1} = C_{3 \times 1} \\ \end{aligned} \]
张量积
英语中叫做 tensor product，对于向量而言张量积与外积等价。有以下符号表示： \[A_{4 \times 1} \otimes B_{1 \times 3} = C_{4 \times 3} \]
克罗内克积
英语中叫做 Kronecker product，克罗内克积是张量积的特殊形式。表示为： \[A_{m \times n} \otimes B_{p \times q} = C_{mp \times nq} \]
卷积
英语中叫做 convolution。表示为： \[h(x)=(f \ast g)(x) = \int^{\infty}_{-\infty} f(\tau)g(x - \tau)d\tau \]
