对于矩阵A，其交叉乘积为A*t（A），其中t（A）为A的转置，要求在R中调用C编写该交叉乘积的如下程序：用c语言变成带有openmp的多线程共享内存的矩阵交叉乘积的程序。

在R语言中，通常不会直接使用C语言来编写并行化（如OpenMP）的矩阵交叉乘积（也称为矩阵乘法）程序，因为R有自己的向量化计算能力。然而，在某些情况下，如果你需要性能优化，可能会将核心矩阵运算部分转换成C，并通过Rcpp或RcppArmadillo等包将其与R结合。

如果你想使用C和OpenMP进行多线程共享内存的矩阵乘法，你可以创建一个C库，利用OpenMP并行化矩阵元素的计算。以下是一个简单的示例，展示了如何在C中使用OpenMP实现矩阵乘法：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#include <omp.h>

#define ROWS A_rows
#define COLS B_cols

void matrix_multiply(int rows, int cols, double* A, double* B, double* C) {
    for (int i = 0; i < rows; ++i) {
        #pragma omp parallel for shared(A, B, C)
        for (int j = 0; j < cols; ++j) {
            C[i * cols + j] = 0.0;
            for (int k = 0; k < cols; ++k) {
                C[i * cols + j] += A[i * cols + k] * B[k * cols + j];
            }
        }
    }
}

// 假设A、B、C已经被初始化为正确的维度和数据类型
void cross_product_with_openmp(double** A, double** B, double** C, int A_rows, int A_cols, int B_cols) {
    if (A_cols != B_rows) {
        printf("Matrix dimensions do not allow multiplication.\n");
        return;
    }

    matrix_multiply(A_rows, A_cols, &(*A)[0], &(*B)[0], &(*C)[0]);
}

// 在R中调用这个函数，你需要链接到包含此函数的C库
// 示例：
// .Call("cross_product_with_openmp", Rf_POINTER(A), Rf_POINTER(B), Rf_POINTER(C), A_rows, A_cols, B_cols)