在数学建模中，矩阵相乘是一个基础且常用的操作。为了简化这一过程，我们可以采用以下简便算法：
1. 列优先存储法：首先，将矩阵存储在计算机内存中时，采用列优先的顺序，即先存储第一列，再存储第二列，以此类推。这样做可以减少在计算过程中对矩阵的访问次数，提高计算效率。
2. 分块矩阵相乘：将大矩阵划分为若干个小矩阵块，然后对这些小矩阵块进行相乘。这种方法可以减少内存消耗，提高计算速度。
3. 矩阵分解：将矩阵分解为多个简单的矩阵，如奇异值分解（SVD）或LU分解。这样可以将复杂的矩阵乘法转化为一系列简单的矩阵乘法，从而简化计算。
4. 并行计算：利用现代计算机的多核处理器，将矩阵乘法分解为多个子任务，并行计算每个子任务的结果，最后合并结果。这种方法可以显著提高计算速度。
5. 使用库函数：利用现有的数学库函数，如NumPy、MATLAB等，这些库函数已经针对矩阵运算进行了优化，可以提高计算效率。
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