Eienstein summation convention

$\begin{pmatrix} a_{11} & a_{11} & \cdots \ a_{1n} \\ a_{21} & a_{22} & \cdots \ a_{21} \\ \cdots & \cdots & \cdots \ \cdots \\ a_{n1} & a_{n2} & \cdots \ a_{nn} \\ \end{pmatrix} \begin{pmatrix} b_{11} & b_{11} & \cdots \ b_{1n} \\ b_{21} & b_{22} & \cdots \ b_{21} \\ \cdots & \cdots & \cdots \ \cdots \\ b_{n1} & b_{n2} & \cdots \ b_{nn} \\ \end{pmatrix}$

또한 벡터의 곱을 나타낼 때에도 간단하게 표현할 수 있습니다.
예를 들어 u=[u1,u2,⋯,un] 이고 v=[v1,v2,⋯,vn] 이면 두 벡터의 내적은 다양하게 표현될 수 있습니다.
- 먼저 계산 과정 그대로 $[u_{1}, u_{2}, \cdots, u_{n}]*[u_{1}, u_{2}, \cdots, u_{n}]^{T}$ 이 될 수 있습니다.
- 그냥 간단하게 $u \cdot v$ 로 표현할 수도 있습니다.
- 마지막으로 Eienstein summation convetion을 따르면 $u_{i}v_{i}$ 로 표현 가능합니다.