自定义一个函数实现两个矩阵A、B相乘， 要求：函数名以LSW命名，参数的命名也必须含有lsw

在编程中，矩阵相乘是一个常见的操作，其中需要两个矩阵满足一定的维度要求，即第一个矩阵的列数必须等于第二个矩阵的行数。这里我们以Python语言为例，自定义一个名为`LSW_multiply`的函数来实现两个矩阵A和B的乘法操作。

def LSW_multiply(A_lsw, B_lsw):
    """
    自定义的矩阵乘法函数，实现矩阵A_lsw与B_lsw的乘法。
    
    参数:
    A_lsw -- 矩阵A，二维列表形式
    B_lsw -- 矩阵B，二维列表形式
    
    返回:
    result -- 矩阵乘法的结果，也是一个二维列表
    """
    # 获取矩阵A和B的维度
    rows_A = len(A_lsw)
    cols_A = len(A_lsw[0])
    rows_B = len(B_lsw)
    cols_B = len(B_lsw[0])
    
    # 检查矩阵维度是否可以相乘
    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
    result = [[0 for _ in range(cols_B)] for _ in range(rows_A)]
    
    # 矩阵乘法核心操作
    for i in range(rows_A):
        for j in range(cols_B):
            for k in range(cols_A):
                result[i][j] += A_lsw[i][k] * B_lsw[k][j]
    
    return result

使用这个函数之前，请确保输入的矩阵数据是以二维列表的形式提供，例如`[[1, 2], [3, 4]]`代表一个2x2的矩阵。