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若使用爱因斯坦求和约定（Einstein summation convention），矩阵$A$, $B$相乘得到矩阵$C$可以用下式表示：
$$ a_{ik}*b_{kj}=c_{ij} \tag{1.3-1} $$ 
其中，$a_{ik}$, $b_{kj}$, $c_{ij}$分别表示矩阵$A, B, C$的元素，$k$出现两次，是一个哑变量（Dummy Variables）表示对该参数进行遍历求和。
而矩阵和向量相乘可以看成是矩阵相乘的一个特殊情况，例如：矩阵$B$是一个$n \times 1$的矩阵。

### 1.1.4 向量和矩阵的范数归纳  
**向量的范数(norm)**  
	定义一个向量为：$\vec{a}=[-5, 6, 8, -10]$。任意一组向量设为$\vec{x}=(x_1,x_2,...,x_N)$。其不同范数求解如下：

- 向量的1范数：向量的各个元素的绝对值之和，上述向量$\vec{a}$的1范数结果就是：29。
  
$$
\Vert\vec{x}\Vert_1=\sum_{i=1}^N\vert{x_i}\vert
$$

- 向量的2范数：向量的每个元素的平方和再开平方根，上述$\vec{a}$的2范数结果就是：15。

导入后思源界面截图:

具体报错原因:

公式: $$ a_{ik}*b_{kj}=c_{ij} \tag{1.3-1} $$ 后面多个空白符, 导致全局识别失败

处理:

手动删除 公式$$结尾的空格后, 恢复正常