MATLAB, оптимизирующий вызовы функции подгонки

У меня есть трехмерный массив размеров (строки x столбцы x 8). Для каждого элемента в первых двух измерениях у меня есть 8 значений в третьем измерении, которые я должен подогнать под такое уравнение, как экспоненциальное, полиномиальное и т. д. Я написал код для этой функции, и в настоящее время я получаю результат, перебирая первые два измерения, как показано ниже:

for i=1:rows
    for j=1:cols
        outputArray(i,j) = functionHandle(inputArray(i,j,1:8));
    end
end

Могу ли я каким-то образом использовать bsxfun, arrayfun или какой-либо другой метод векторизации, чтобы избавиться от циклов for, чтобы я генерировал свой вывод, используя что-то вроде этого?

outputArray = bsxfun(@functionHandle,inputArray)

Добавление дескриптора функции

function output = functionHandle(xData,yData)
    ft = fittype( 'a*exp(-b*x)+c','independent', 'x','dependent','y' );
    opts = fitoptions( 'Method', 'NonlinearLeastSquares' );
    opts.Algorithm = 'Trust-Region';
    opts.Display = 'Off';
    opts.MaxFunEvals = 100;
    opts.MaxIter = 100;
    opts.Robust = 'LAR';
    opts.Lower = [-Inf 0 -Inf];
    opts.StartPoint = [0.35 0.05 0.90];

    % Fit model to data.
    [FitResult,~] = fit(xData,yData,ft,opts);
    output = FitResult.a;
end