在这里是一个解决方法的示例，其中展示了两个不同对象内的矩阵数学运算的代码：

import numpy as np

class MatrixOperations:
    def __init__(self, matrix):
        self.matrix = matrix
    
    def add_matrices(self, other_matrix):
        result = self.matrix + other_matrix
        return result
    
    def subtract_matrices(self, other_matrix):
        result = self.matrix - other_matrix
        return result
    
    def multiply_matrices(self, other_matrix):
        result = np.dot(self.matrix, other_matrix)
        return result

# 创建两个不同的矩阵对象
matrix1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
matrix2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])

# 在不同的对象内进行矩阵运算
obj1 = MatrixOperations(matrix1)
obj2 = MatrixOperations(matrix2)

add_result = obj1.add_matrices(matrix2)
subtract_result = obj2.subtract_matrices(matrix1)
multiply_result = obj1.multiply_matrices(matrix2)

print("Addition Result:")
print(add_result)

print("Subtraction Result:")
print(subtract_result)

print("Multiplication Result:")
print(multiply_result)

在上面的代码中，我们创建了一个名为MatrixOperations的类，其中包含了矩阵的加法、减法和乘法操作。每个对象都通过构造函数接受一个矩阵作为参数，并在对象内部存储该矩阵。

然后，我们创建了两个不同的矩阵对象obj1和obj2，并在不同的对象上进行矩阵运算。最后，我们打印了每个运算的结果。

请注意，上述示例中使用了NumPy库来执行矩阵的乘法运算。如果您尚未安装NumPy，可以使用以下命令进行安装：

pip install numpy