Sijk是一个三维矩阵，S是矩阵里的数，i，j，k,分别是下标，现对矩阵求和，用matlab具体操作

在MATLAB中，三维矩阵的求和可以通过多种方式来实现，具体操作取决于你想要对矩阵的哪些维度进行求和。假设你有一个三维矩阵 `Sijk`，你想要对矩阵的所有元素进行求和，可以使用 `sum` 函数来实现。

以下是一个简单的例子：

% 假设Sijk是一个三维矩阵，其大小为m x n x p
m = 3; n = 4; p = 5; % 举例，根据实际情况赋值
% 创建一个随机的三维矩阵Sijk
Sijk = rand(m, n, p);

% 对所有元素求和
totalSum = sum(Sijk(:)); % 将矩阵展平成一个列向量，然后求和

% 如果你想要分别对每个维度求和，可以这样做：
sum_i = sum(Sijk, 1); % 对第1维求和，结果为一个2D矩阵
sum_j = sum(Sijk, 2); % 对第2维求和，结果为一个2D矩阵
sum_k = sum(Sijk, 3); % 对第3维求和，结果为一个2D矩阵

在上面的代码中：
- `sum(Sijk(:))` 将三维矩阵 `Sijk` 展平为一个列向量，然后对整个列向量求和得到总和。
- `sum(Sijk, 1)` 对矩阵的第1维（即最外层循环）进行求和，结果为一个二维矩阵，其大小为 `1 x n x p`。
- `sum(Sijk, 2)` 对矩阵的第2维进行求和，结果为一个二维矩阵，其大小为 `m x 1 x p`。
- `sum(Sijk, 3)` 对矩阵的第3维进行求和，结果为一个二维矩阵，其大小为 `m x n x 1`。