一、概述
matlab是科学计算和数据分析领域里的一款重要工具，求和函数是其中使用频率非常高的函数之一。matlab中的求和函数能够有效地实现对向量、矩阵等数据结构的各个元素进行求和的功能，本文将对matlab的求和函数进行详细阐述。
二、sum函数介绍
sum函数是matlab中用于求和的重要函数之一，它的作用是对矩阵或向量的某一维度进行求和，返回结果为一个标量或向量。
使用sum函数的语法格式为：
sum(A,dim)A表示要进行求和的矩阵或向量，dim表示进行求和的维度。dim的默认值为1，即对矩阵的每一列求和；如果A是一个向量，则dim可以省略。
三、sum函数的常见用法
1. 对向量进行求和
对一个向量进行求和，可以直接调用sum函数，如：
a = [1 2 3 4 5];
s = sum(a)运行结果为s=15，表示向量a中所有元素的和。如果要按照不同的要求进行求和，可以通过dim参数实现。例如，如果要对向量a的所有元素的平方和进行求和，可以这样写：
s = sum(a.^2)其中“.^”表示元素级别的平方运算。
2. 对矩阵的每一列或每一行进行求和
对一个矩阵进行求和，可以通过指定sum函数的dim参数来实现。例如，对一个3行4列的矩阵进行求和：
m = [1 2 3 4; 5 6 7 8; 9 10 11 12];
s1 = sum(m) % 对每一列求和
s2 = sum(m, 2) % 对每一行求和第一个sum函数的结果为s1=[15 18 21 24]，表示矩阵m的每一列的和；第二个sum函数的结果为s2=[10 26 42]，表示矩阵m的每一行的和。
3. 对多维矩阵的某个维度进行求和
对于多维矩阵，sum函数也能够进行求和操作。需要指定dim参数，来显示指定要对哪个维度进行求和。例如，对一个3x4x2的三维矩阵进行求和：
m = randn(3, 4, 2); % 生成一个3x4x2的三维随机矩阵
s = sum(m, 3); % 对第三维进行求和sum函数的结果为一个3×4的矩阵，分别表示每个位置上对第三维的和。
四、其他注意事项
除了上述常见用法之外，还有一些需要注意的细节：
1. nan和inf的处理
使用sum函数时，需要注意nan（not a number）和inf（无穷大）的处理。使用sum函数进行求和时，默认情况下会忽略nan和inf的元素，如果需要将这些元素计算在内，可以使用’nans’或’infs’选项。例如，对包含nan元素的矩阵进行求和：
m = [1 2; nan 4];
s = sum(m, 'nans')将得到s = [NaN 6]的结果。
2. 精度误差的处理
由于计算机内部存储浮点数时存在精度误差，因此在进行求和运算时可能会出现误差。为了避免这种情况，可以使用sum函数的高精度选项。例如，对一个包含较小数值的矩阵进行求和：
m = rand(3, 4).*1e-10; % 生成随机矩阵，数值范围为10^(-10)到1
s1 = sum(m) % 普通方式计算
s2 = sum(m, 'double') % 高精度计算可以发现，s1的结果存在较大误差，而s2的结果则较为准确。
3. sparse矩阵的处理
对于较大的矩阵，为了节省内存和加快计算速度，往往需要使用sparse矩阵（稀疏矩阵）。在使用sum函数对sparse矩阵进行求和时，需要注意当sparse矩阵中任意一个元素为NaN或Inf时，sum函数会直接抛出错误。因此，在计算sparse矩阵的和之前需要先对其元素进行筛选。
例如，对一个3×3的sparse矩阵进行求和：
m = sparse([1 2 2; 1 3 3; 1 3 3], [1 2 3; 2 1 3], [2 3 4]);
m(1, 1) = nan;
s = sum(nonzeros(m))其中nonzeros函数用于筛选sparse矩阵中非零元素，sum函数作用在这些非零元素上。运行结果为s=9。