y=1; k=1; while k<=x y=y*k; k=k+1; end
自定义函数定义好后就可以调用，调用格式为：函数名（参数表）。 例2、利用例1编写的函数计算4!，10！，在命令窗口执行该函数，马上得到结果：
>> njc(4) ans = 24
5.6.2 matlab程序控制结构
matlab语言的程序结构与其它高级语言是一致的，分为顺序结构，循环结构，分支结构。
(1)顺序结构 —— 依次顺序执行程序的各条语句
(2)循环结构 —— 被重复执行的一组语句，循环是计算机解决问题的主要手段。
(3)分支结构——根据一定条件来选择执行各条语句。
5.6.2.1 循环语句 1．for — end循环 语法为：
for i = 表达式（表达式为一个向量） 可执行语句 end
例：利用for循环求1+2+3+4+5的值 sum=0; for i=1:5 sum=sum+i; end
2.while — end 循环
while循环将循环体中的语句循环执行不定次数。 语法为： while 表达式 循环体语句 end
表达式一般是由逻辑运算和关系运算以及一般运算组成的，以判断循环的进行和停止；只要表达式的值 非0，继续循环；直到表达式值为0，循环停止。
例：用while循环求1到100间整数的和 sum=0; i=1;
while i<=100 sum=sum+i; i=i+1; end sum
5.6.2.2分支结构 1.if-else-end结构 有三种格式
A）if 表达式 执行语句 end
B）if 表达式 语句1 else 语句2 end
C）if 表达式1 语句1 elseif 表达式2 语句2 elseif 表达式3 语句3 · · · else 语句n end
例如，从键盘中输入一个正数，然后判断是奇数（odd number）还是偶数（even number）。
s=input('please input positive integer:') if mod(s,2)==0
‘This is a even number!’
else
‘This is a odd number!’ end
2.switch分支结构
switch语句可以替代多分支的if语句，且switch语句简洁明了，可读性更好，其格式为：
switch 计算表达式 case 数值1 语句1 case 数值2 语句2 ? otherwise 语句n End
例：用switch结构将百分制的学生成绩转换为五种等级的成绩输出 clear
result=input('请输入学生的成绩：'); switch fix(result/10) case 9 y='优秀'; case 8 y='良好'; case 7 y='中等';
case 6 y='及格'; otherwise y='不及格'; end y
练习：输入10个学生成绩，并找出成绩最好的前三位，并输出其分数。 for i=1:10
grade(i)=input('请输入十个学生的成绩:') end
[value,idx]=sort(grade) fore3=grade(idx(8:10))
5.7 曲线拟合
在大量的应用领域中，人们经常面临用一个解析函数描述数据的问题，对这个问题有两种方法：在插值法里，数据假定是正确的，要求以某种方法估算出新的数据点；在曲线拟合或回归中，人们设法找出某条光滑曲线，它最佳地拟合数据，但不必要经过每个数据点。
Matlab曲线拟合常见的有多项式拟合，其命令格式为：p=polyfit(x,y,N) 该函数对向量x,y所确定的原始数据构造N阶多项式p(x),使p(x)与已知数据点间函数值之差的平方和最小。当N=1时，多项式拟合就是线性拟合。一般而言，N个数据点可以确定一个N-1阶多项式。看一个例子：
x=linspace(0,1,11)
y=[-0.447 1.978 3.28 6.16 7.08 7.34 7.66 9.56 9.48 9.30 11.21] n1=1 n2=2
n10=10
p1=polyfit(x,y,n1) p2=polyfit(x,y,n2) p10=polyfit(x,y,n10) xi=linspace(0,1,100) z1=polyval(p1,xi) z2=polyval(p2,xi) z10=polyval(p10,xi)
plot(x,y,'or',xi,z1,'k:',xi,z2,'b-',xi,z10,'g*')
注意：由图可以看得出，二阶拟合比较好。一般来说，高阶多项式给出很差的数值特性，人们不应选择比所需的阶次高的多项式。随着多项式阶次的提高，曲线变得不够光滑，因为较高阶次多项式可多次求导。
也可以用命令curvefit(‘fun’,x0,x,y)作曲线拟合，例如，某数据近似符合规律y(t)?a?be?Kt,已知从100到1000时分别对应于(x0是初值，应适当取)
cdata=0.00001*[454 499 535 565 590 610 626 639 650 659] 求a,b,k使?(a?be?Kt?cdata)2尽可能地小。
i?110tdata=linspace(100,1000,10)
cdata=0.00001*[454 499 535 565 590 610 626 639 650 659] x0=[0.02,0.5,0.01] %x0=[0.001 0.0051 0.01]
x=curvefit('curvefun',x0,tdata,cdata) ydata=x(1)+x(2)*exp(-x(3)*tdata) plot(tdata,ydata,'r',tdata,cdata,'-b')
（完）