在MATLAB中，函数是实现特定任务的重要工具，能够提高代码复用性和程序效率。编写高效的MATLAB函数需要遵循一定的规则，例如使用向量化操作减少循环，合理分配内存以及优化算法逻辑。例如，一个简单的求和函数可以这样定义：
```matlab
function result = sumArray(arr)
% 计算数组元素的总和
result = sum(arr);
end
```
上述函数利用了MATLAB内置的`sum`函数来快速完成任务。然而，在处理大规模数据时，可能需要更复杂的自定义逻辑。比如，若需对矩阵按行求和，则可以扩展为：
```matlab
function rowSums = rowSumMatrix(matrix)
% 对矩阵每行元素求和
rowSums = sum(matrix, 2); % 第二参数指定按列（1）或按行（2）操作
end
```
此外，MATLAB还支持匿名函数、递归函数等高级特性。例如，利用匿名函数计算斐波那契数列：
```matlab
fib = @(n) n <= 2 ? 1 : fib(n-1) + fib(n-2);
```
通过这些灵活的函数设计，用户可以在科学研究、工程建模等领域实现复杂的数据分析与可视化需求。因此，掌握MATLAB函数的设计技巧对于提升编程能力至关重要。
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