矩阵乘法在编程中的实现通常涉及以下步骤：
确定矩阵维度：
首先，你需要知道两个矩阵的维度。矩阵A的列数必须等于矩阵B的行数，才能进行乘法运算。
初始化结果矩阵：
创建一个新的矩阵C，其维度等于矩阵A的行数和矩阵B的列数。
执行乘法运算：
通过三重循环来计算结果矩阵C中的每个元素。对于C中的每个元素C[i][j]，遍历矩阵A的第i行和矩阵B的第j列，将对应位置的元素相乘并累加到C[i][j]。
返回结果矩阵：
完成所有计算后，返回结果矩阵C。
下面是一个使用Python语言实现矩阵乘法的简单示例：
```python
def matrix_multiply（A, B）:
获取矩阵的维度
rows_A = len（A）
cols_A = len（A）
rows_B = len（B）
cols_B = len（B）
检查矩阵是否可以相乘
if cols_A != rows_B:
raise ValueError（"矩阵A的列数必须等于矩阵B的行数"）
初始化结果矩阵
C = [[0 for _ in range（cols_B）] for _ in range（rows_A）]
执行乘法运算
for i in range（rows_A）:
for j in range（cols_B）:
for k in range（cols_A）:
C[i][j] += A[i][k] * B[k][j]
return C
示例矩阵
A = [
[1, 2, 3],
[4, 5, 6]
]
B = [
[7, 8],
[9, 10],
[11, 12]
]
计算矩阵乘积
C = matrix_multiply（A, B）
打印结果
for row in C:
print（row）
```
在实际应用中，还可以使用一些优化的算法，如Strassen算法、Coppersmith-Winograd算法等，以提高矩阵乘法的效率。此外，许多编程语言都提供了内置的库函数来执行矩阵乘法，例如在Java中可以使用Apache Commons Math库，在C++中可以使用Eigen库等。这些库通常经过高度优化，可以处理大规模矩阵乘法运算。