for i=1:nj T1b(i)=T2(1,4,4,i)+T2(2,4,4,i)+T2(3,4,4,i)+T2(4,4,4,i)+T0(i); T2b(i)=T2(1,4,6,i)+T2(2,4,6,i)+T2(3,4,6,i)+T2(4,4,6,i)+T0(i); T3b(i)=T2(1,4,8,i)+T2(2,4,8,i)+T2(3,4,8,i)+T2(4,4,8,i)+T0(i); T4b(i)=T2(1,4,10,i)+T2(2,4,10,i)+T2(3,4,10,i)+T2(4,4,10,i)+T0(i); end优化这段代码，并且，计算结果T1b，T2b,T3b,T4b都是一维数组

可以使用MATLAB中的`sum`函数和数组广播机制来向量化这段代码。具体来说，可以将`T2`中需要相加的元素沿着第二个维度进行相加，得到四个$1\times nj$的矩阵，然后将这四个矩阵与`T0`相加，即可得到向量化后的结果。代码如下：

T_vec = squeeze(sum(T2(1:4, 4, [4 6 8 10], :), 1)) + T0;
T1b = T_vec(1, :);
T2b = T_vec(2, :);
T3b = T_vec(3, :);
T4b = T_vec(4, :);

这里使用了`squeeze`函数将`T2(1:4, 4, [4 6 8 10], :)`的大小从$4\times 1\times 4\times nj$调整为$4\times nj$，便于与`T0`相加。`sum`函数对于第一个维度和第三个维度进行加和，得到四个$1\times 4\times 1\times nj$的四维数组，然后使用`squeeze`函数将其转换为$1\times nj$的矩阵。

最后，我们将这四个矩阵分别赋值给`T1b`、`T2b`、`T3b`和`T4b`，得到四个长度为$n\times 1$的一维数组。

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