请以提升运行效率为目的简化以下代码：for n=1:n if fit(n)>fm(n) fm(n)=fit(n); pm(:,:,n)=p(:,:,n); xm(:,:,n)=xx(:,:,n); x1m(:,:,n)=xx1(:,:,n); x2m(:,:,n)=xx2(:,:,n); x3m(:,:,n)=xx3(:,:,n); Nam(:,:,n)=Naa(:,:,n); Nbm(:,:,n)=Nbb(:,:,n); end end

可以尝试使用向量化来简化循环。具体地，可以将fm、pm、xm、x1m、x2m、x3m、Nam和Nbm都转化为三维矩阵，并在第三个维度上进行比较和更新。具体代码如下：

[~, idx] = max(fit > fm, [], 3);
fm(idx) = fit(idx);
pm(:, :, idx) = p(:, :, idx);
xm(:, :, idx) = xx(:, :, idx);
x1m(:, :, idx) = xx1(:, :, idx);
x2m(:, :, idx) = xx2(:, :, idx);
x3m(:, :, idx) = xx3(:, :, idx);
Nam(:, :, idx) = Naa(:, :, idx);
Nbm(:, :, idx) = Nbb(:, :, idx);

其中，`max`函数返回每个位置上比较结果的最大值和对应的索引（即第三个维度上的位置），`idx`即为需要更新的位置的索引。然后，将需要更新的变量在这些位置上进行更新即可。