在数学和物理领域中，向量是描述空间中的方向和大小的重要工具。当我们提到两个向量相乘时，通常有两种不同的定义方式：点积（内积）和叉积（外积）。这两种运算有着各自独特的意义和应用场景。

首先，让我们来探讨点积的概念。点积的结果是一个标量值，其计算公式为：

\[ \mathbf{a} \cdot \mathbf{b} = |\mathbf{a}| |\mathbf{b}| \cos\theta \]

其中，\(\mathbf{a}\) 和 \(\mathbf{b}\) 分别表示两个向量，\(|\mathbf{a}|\) 和 \(|\mathbf{b}|\) 是它们各自的模长，而 \(\theta\) 则是这两个向量之间的夹角。从这个公式可以看出，点积不仅依赖于向量的长度，还与它们之间的角度密切相关。当两个向量互相垂直时，它们的点积为零；而当它们完全平行时，点积达到最大值。

接下来，我们来看一下叉积。与点积不同，叉积的结果仍然是一个向量，并且遵循右手定则。其计算公式可以表示为：

\[ \mathbf{a} \times \mathbf{b} = |\mathbf{a}| |\mathbf{b}| \sin\theta \, \mathbf{n} \]

在这里，\(\mathbf{n}\) 是一个单位向量，它垂直于原始两向量所在的平面。同样地，\(\theta\) 表示两向量之间的夹角。叉积的应用非常广泛，尤其是在物理学中用于描述力矩、磁感应强度等问题。

值得注意的是，在实际应用中，为了简化计算过程，人们常常会使用分量形式来进行点积或叉积的操作。例如，在三维空间中，如果已知两个向量 \(\mathbf{a} = (a_1, a_2, a_3)\) 和 \(\mathbf{b} = (b_1, b_2, b_3)\)，那么它们的点积可以通过以下公式得到：

\[ \mathbf{a} \cdot \mathbf{b} = a_1b_1 + a_2b_2 + a_3b_3 \]

而对于叉积，则需要根据行列式的方法来求解：

\[ \mathbf{a} \times \mathbf{b} =

\begin{vmatrix}

\mathbf{i} & \mathbf{j} & \mathbf{k} \\

a_1 & a_2 & a_3 \\

b_1 & b_2 & b_3

\end{vmatrix} \]

综上所述，虽然题目问的是“两个向量相乘”的公式是什么，但实际上这个问题存在一定的模糊性。因为具体采用哪种运算方式取决于问题背景以及所要解决的实际需求。因此，在面对此类问题时，我们需要明确对方指的是哪种类型的“相乘”，从而给出准确的答案。