R语言三个矩阵求和计算方法：创建一个用户定义的函数，如果输入x和n，该函数计算从1到n中所有x的倍数之和，sum函数求和，向量求和得到一个数，矩阵求和得到一个向量，把每行求和以后，再进行列求和就是最后的求和。
按行求和，即每一行元素的加和，用rowSums() 注意S大写，后有s。关于元素判断和类型转换，因为numeric(数字)类型在实际操作中使用频率较高，以该类型进行总结。一般用as.numeric()， 可以将非numeric的数据转换为numeric，便于计算。
所有R的函数
和数据集是保存在程序包里面的。只有当一个包被载入时，它的内容才可以被访问。一些常用、基本的程序包已经被收入了标准安装文件中，随着新的统计分析方法的出现，标准安装文件中所包含的程序包也随着版本的更新而不断变化。
在另外版安装文件中，已经包含的程序包有：base—R的基础模块、mle—极大似然估计模块、ts—时间序列分析模块、mva—多元统计分析模块、survival—生存分析模块等等。
R语言实际上是函数的集合，用户可以使用base，stats等包中的基本函数，也可以自己编写函数完成一定的功能。但是初学者往往认为编写R函数十分困难，或者难以理解。这里对如何编写R函数进行简要的介绍。函数是对一些程序语句的封装。换句话说，编写函数，可以减少人们对重复代码书写，从而让R脚本程序更为简洁，高效。同时也增加了可读性。一个函数往往完成一项特定的功能。例如，求标准差sd,求平均值，求生物多样性指数等。R数据分析，就是依靠调用各种函数来完成的。但是编写函数也不是轻而易举就能完成的，需要首先经过大量的编程训练。特别是对R中数据的类型，逻辑判别、下标、循环等内容有一定了解之后，才好开始编写函数。 对于初学者来说，最好的方法就是研究现有的R函数。因为R程序包都是开源的，所有代码可见。研究现有的R函数能够使编程水平迅速提高。 R函数无需首先声明变量的类型，大部分情况下不需要进行初始化。一个完整的R函数，需要包括函数名称，函数声明，函数参数以及函数体几部分。设矩阵为A
方法一：colSums(A)
方法二：apply(A，2，sum)
>x<-matrix(c(1,1,2,1,2,3,4,1),4,2)
>x
[,1] [,2]
[1,] 1 2
[2,] 1 3
[3,] 2 4
[4,] 1 1
>length(which((x[,1]==1)))
[1] 3
>length(which((x[,2]==1)))
[1] 1
#x[,1]==1判断是否为1，返回True或False
# which((x[,1]==1))返回为True的行号
#length(which((x[,1]==1)))返回为True的行数，即1的个数
简正模式
矩阵在物理学中的另一类泛应用是描述线性耦合调和系统。这类系统的运动方程可以用矩阵的形式来表示，即用一个质量矩阵乘以一个广义速度来给出运动项，用力矩阵乘以位移向量来刻画相互作用。求系统的解的最优方法是将矩阵的特征向量求出（通过对角化等方式），称为系统的简正模式。
以上内容参考：百度百科-矩阵
