在Java中，我们经常需要求解一个矩阵中所有子矩阵的和，这个问题可以使用暴力方法解决，也可以使用动态规划的方法来解决。以下是一种动态规划的解决方案：

public int[][] getSubMatrixSum(int[][] matrix) {int rows = matrix.length;int cols = matrix[0].length;int[][] dp = new int[rows + 1][cols + 1];int[][] result = new int[rows][cols];for (int i = 1; i<= rows; i++) {for (int j = 1; j<= cols; j++) {dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1] - dp[i - 1][j - 1] + matrix[i - 1][j - 1];}}for (int i = 1; i<= rows; i++) {for (int j = 1; j<= cols; j++) {for (int k = i; k<= rows; k++) {for (int l = j; l<= cols; l++) {result[k - 1][l - 1] += dp[k][l] - dp[k][j - 1] - dp[i - 1][l] + dp[i - 1][j - 1];}}}}return result;}

以上代码实现了一个getSubMatrixSum方法，该方法接收一个二维矩阵作为参数，返回一个二维数组，该数组保存了所有子矩阵的和。

在该方法中，我们首先定义了两个变量rows和cols分别表示矩阵的行数和列数。然后，我们创建了一个二维数组dp，该数组保存了从矩阵的左上角到达dp[i][j]位置的子矩阵的和。我们通过一个四重循环遍历整个矩阵，每次计算得到一个子矩阵的和，最终把它加入到result数组的相应位置中。

在以上代码中，我们使用了动态规划的思想，通过预先计算矩阵的前缀和，我们可以很快地求出每个子矩阵的和，时间复杂度是O(n^4)。