作者您好，向您请教一下discrete_graph_learning.py中实现Equation(2)的细节

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作者您好，作为GNN的初学者对discrete_graph_learning.py代码中Equation(2)实现的这部分还存在一些疑惑：
self.rel_rec = torch.FloatTensor(np.array(encode_one_hot(np.where(np.ones((self.num_nodes, self.num_nodes)))[0]), dtype=np.float32))
self.rel_send = torch.FloatTensor(np.array(encode_one_hot(np.where(np.ones((self.num_nodes, self.num_nodes)))[1]), dtype=np.float32))
这里我理解的作用是将每个node看作reciever和sender的角色，然后将节点之间的关系表示为one-hot向量矩阵，但我好奇这个为什么能这么表示呢？譬如self.num_nodes为3的时候这两个属性分别为tensor([[1., 0., 0.], [1., 0., 0.], [1., 0., 0.], [0., 1., 0.], [0., 1., 0.], [0., 1., 0.], [0., 0., 1.], [0., 0., 1.], [0., 0., 1.]])与tensor([[1., 0., 0.], [0., 1., 0.], [0., 0., 1.], [1., 0., 0.], [0., 1., 0.], [0., 0., 1.], [1., 0., 0.], [0., 1., 0.], [0., 0., 1.]])，这两个属性的值怎么就能表示节点之间的关系了呢？
以及在下方有将这两个属性与node feature相乘，分别得到receiver和sender的特征表示：
receivers = torch.matmul(self.rel_rec.to(node_feat.device), node_feat)
senders = torch.matmul(self.rel_send.to(node_feat.device), node_feat)
为什么这两个矩阵相乘就能作为receiver和sender的特征表示呢？