不是结果是三维向量，而是输入输出都是三维向量

当你说"输入输出都是三维向量"的情况，可能是指在某些特定的算法或应用中，需要对三维数据进行处理，比如机器学习中的特征工程，或者图像处理中的像素操作。在这种场景下，`lsqnonlin`这样的函数可能用来拟合或估计一个三维参数空间中的模型。

例如，在深度学习中，可能有一个关于三个输入变量的非线性映射网络 `F(x1, x2, x3)`，你需要找到一组最优的 `(w1, w2, w3)` 来最小化预测误差。这时的输入 `x` 是一个三维向量，输出 `y = F(x)` 也是三维向量。你可以使用 `lsqnonlin` 来寻找最佳权重参数：

x0 = randn(1, 3); % 随机初始化三维权重向量
objectiveFcn = @(weights)(mean((predictFcn(weights, data(:, 1:3)) - target).^2)); % 非线性损失函数，data和target是训练数据
[weights, ~] = lsqnonlin(objectiveFcn, x0); % 求解最小化问题

在这里，`predictFcn(weights, data)` 应该返回一个与 `data` 输入对应的三维向量输出。