如何在C++中利用STL进行高效的线性代数计算，并确保代码的可读性和性能？请提供具体的示例代码。

《精通现代C++：面向科学家和工程师的强化课程》提供了深入的现代C++知识，适合那些希望在科学项目中使用C++进行线性代数计算的工程师和科学家。书中详细讨论了如何利用标准模板库（STL）中的容器、算法和函数对象来优化数学计算，确保代码既高效又易读。

参考资源链接：[精通现代C++：面向科学家和工程师的强化课程](https://wenku.csdn.net/doc/64793ef5543f844488188223?spm=1055.2569.3001.10343)

在C++中，STL提供了vector和array等容器来存储和操作线性代数中的向量和矩阵。利用STL算法可以对这些容器进行高效的数学操作。例如，可以使用std::inner_product来计算向量的点积，或使用std::accumulate来进行矩阵的逐元素加和。为了处理矩阵运算，可以使用std::transform结合std::plus和std::multiplies来实现矩阵乘法。

为了提高性能，可以使用std::chrono库来测量代码执行时间，从而评估不同算法和数据结构的性能。同时，使用模板元编程技术可以进一步提升性能，例如通过编译时计算减少运行时计算负担。

下面是一个简单的示例，展示了如何使用STL进行矩阵乘法的实现：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <chrono>

template <typename T>
using Matrix = std::vector<std::vector<T>>;

// 矩阵乘法函数
Matrix<int> matrixMultiplication(const Matrix<int>& a, const Matrix<int>& b) {
    size_t aRows = a.size();
    size_t aCols = a[0].size();
    size_t bCols = b[0].size();
    
    Matrix<int> result(aRows, std::vector<int>(bCols, 0));
    for (size_t i = 0; i < aRows; ++i) {
        for (size_t j = 0; j < bCols; ++j) {
            for (size_t k = 0; k < aCols; ++k) {
                result[i][j] += a[i][k] * b[k][j];
            }
        }
    }
    return result;
}

int main() {
    Matrix<int> matrix1 = {{1, 2}, {3, 4}};
    Matrix<int> matrix2 = {{5, 6}, {7, 8}};
    
    auto startTime = std::chrono::high_resolution_clock::now();
    Matrix<int> result = matrixMultiplication(matrix1, matrix2);
    auto endTime = std::chrono::high_resolution_clock::now();
    
    auto duration = std::chrono::duration_cast<std::chrono::microseconds>(endTime - startTime);
    std::cout << 

参考资源链接：[精通现代C++：面向科学家和工程师的强化课程](https://wenku.csdn.net/doc/64793ef5543f844488188223?spm=1055.2569.3001.10343)