考虑大小为（N_1 x ... x N_D）的D维数组B（i_1，...，i_D）和大小为（N_d x N_d）的二维数组O ^ d。 我需要计算类似
A（i_1，...，i_d，...，i_D）= sum_ {j_d = 1} ^ {N_d} O_ {i_d，j_d} B（i_1，...，j_d，... i_D ）
以最有效的方式，因为A和B数组将很大。 换句话说，这基本上是一个矩阵乘法乘积OB，其中一个沿O的第二维和B的d维收缩，但是重要的是，最终结果中的索引也应按（i_1 ... i_D ），而不是（i_d i_1 ... i_D）。 我已经完成了一系列的换位操作，但是它看起来并不是特别整洁或有效。我想知道是否还有一些更优雅/自动的方法来做到这一点。