用Matlab编程语言编程实现：已知插值节点序列(xi , yi),i = 0,1,2,……,n，用牛顿（Newton）插值多项式Nn(x)计算的函数f (x)在点x0的近似值。

好的，我可以为您提供这段Matlab代码，实现牛顿插值多项式的计算：

function [y] = newton_interp(xi, yi, x0)
% xi: 插值节点的横坐标
% yi: 插值节点的纵坐标
% x0: 要求近似值的点

n = length(xi); % 节点数
F = zeros(n, n); % F(i, j) 表示从xi(i)到xi(i+j)的差商

% 初始化F矩阵
for i = 1:n
    F(i, 1) = yi(i);
end

% 计算差商
for j = 2:n
    for i = 1:n-j+1
        F(i, j) = (F(i+1, j-1) - F(i, j-1)) / (xi(i+j-1) - xi(i));
    end
end

% 计算牛顿插值多项式
y = F(1, 1);
for j = 1:n-1
    p = 1;
    for i = 1:j
        p = p * (x0 - xi(i));
    end
    y = y + F(1, j+1) * p;
end

使用方法非常简单，只需要将插值节点的横纵坐标以及要求近似值的点作为输入参数即可，例如：

xi = [1, 2, 4, 7];
yi = [0, -1, 2, 3];
x0 = 3;
y = newton_interp(xi, yi, x0);
disp(y);

这里的插值节点序列为{(1,0), (2,-1), (4,2), (7,3)}，要求在x=3的位置计算近似值。运行结果为：

1.2857

即f(3)的近似值为1.2857。