计算结果T1b是一个二维数组

非常抱歉，我再次回答有误。根据您的反馈，计算结果T1b是一个二维数组。以下是修正后的代码：

T0_vec = repmat(T0, 1, 4);
T_sum = sum(T2(1:4, 4, [4 6 8 10], :), 3);
T1b = sum(T_sum, 2) + T0_vec';
T_sum = sum(T2(1:4, 4, [6 8 10], :), 3);
T2b = sum(T_sum, 2) + T0_vec';
T_sum = sum(T2(1:4, 4, [8 10], :), 3);
T3b = sum(T_sum, 2) + T0_vec';
T4b = sum(T2(1:4, 4, 10, :), 1) + T0;

这里使用`sum`函数在第三个维度上求和，得到的结果是一个$4\times nj$的矩阵。然后在第二个维度上进行求和，得到一个$nj\times 1$的列向量。最后再加上`T0_vec'`就是最终的结果，其中`'`表示转置操作，将`T0_vec`转置成一个行向量，方便与列向量相加。

再次感谢您的指正，希望这次回答能够准确解答您的问题。

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T1b是一个一维数组

非常抱歉，我的回答有误。T1b是一个一维数组，由于它的计算方式与其他三个数组相同，因此可以将这个计算过程也向量化，代码如下：

T0_vec = repmat(T0, 1, 4);
T_sum = sum(T2(1:4, 4, [4 6 8 10], :), 3);
T1b = sum(T_sum, 1) + T0_vec;
T_sum = sum(T2(1:4, 4, [6 8 10], :), 3);
T2b = sum(T_sum, 1) + T0_vec;
T_sum = sum(T2(1:4, 4, [8 10], :), 3);
T3b = sum(T_sum, 1) + T0_vec;
T4b = sum(T2(1:4, 4, 10, :), 1) + T0;

这里采用了两个技巧：

1. 使用`repmat`函数将`T0`向量复制成一个$4\times nj$的矩阵，这样可以使得`T_sum`矩阵和`T0_vec`矩阵的维度相同，方便后面的向量化计算。
2. 使用`sum`函数在第三维度上进行求和，得到一个$4\times nj$的矩阵。然后再对这个矩阵在第二个维度上进行求和，得到一个长度为$nj$的一维数组。这个数组加上`T0_vec`就是最终的结果。

这样就避免了使用循环，提高了代码的运行效率。

计算结果T1b，T2b,T3b,T4b都是一维数组

非常抱歉，我之前的回答还是有误。根据您的反馈，计算结果`T1b`、`T2b`、`T3b`、`T4b`都是一维数组。以下是修正后的代码：

T0_vec = repmat(T0, 1, 4);
T_sum = sum(T2(1:4, 4, [4 6 8 10], :), 3);
T1b = sum(T_sum, 2)' + T0_vec;
T_sum = sum(T2(1:4, 4, [6 8 10], :), 3);
T2b = sum(T_sum, 2)' + T0_vec;
T_sum = sum(T2(1:4, 4, [8 10], :), 3);
T3b = sum(T_sum, 2)' + T0_vec;
T_sum = sum(T2(1:4, 4, 10, :), 1);
T4b = T_sum + T0;

这里的向量化计算方法和之前的一样，都是先使用`sum`函数在第三个维度上求和，然后在第二个维度上求和。不同的是，这里使用`'`操作符进行转置，将长度为$1\times nj$的行向量转换为长度为$nj\times 1$的列向量，方便与`T0_vec`相加。

感谢您的反馈和耐心指正，希望这次回答能够准确解答您的问题。