如果我定义一个简单的尾递归函数：

function tailtest(n)
  if n==0; feature memstats; return; end
  tailtest(n-1);
end

把它叫来，这样它就会非常深入地循环：

set(0,'RecursionLimit',10000);
tailtest(1000);

这样看起来堆栈帧就不会占用太多内存。然而，如果我让它递归得更深：

set(0,'RecursionLimit',10000);
tailtest(5000);

然后(在我的机器上，今天)，matlab简单地崩溃了：这个进程随意地死了。
我不认为这与MatLab做任何TCO是一致的；函数只在一个地方尾部调用自身，除了一个参数之外没有其他局部变量的情况，就像任何人所希望的那样简单。
所以：不，至少在默认情况下，MatLab似乎根本不做TCO。我(到目前为止)还没有寻找可能实现这一点的选择。如果有的话，我会很惊讶的。
在我们不清除堆栈的情况下，递归的成本是多少？请看我对Bill Cheatham回答的评论：看起来时间开销不是微不足道的，但并不疯狂。
..。除了比尔·切瑟姆在我留下那条评论后删除了他的回答。好的。因此，我采用了Fibonacci函数和简单的尾递归函数的简单迭代实现，在两者中进行了基本上相同的计算，并在fib(60)上对它们进行了计时。递归实现的运行时间大约是迭代实现的2.5倍。当然，对于每次迭代执行的工作多于一次加法和一次减法的函数，相对开销会更小。
(我也同意Delnan的观点：在Haskell中感觉很自然的那种高度递归代码在matlab中通常很可能是单一化的。)

有一种简单的方法可以检查这一点。创建此函数tail_recursion_check：

function r = tail_recursion_check(n)
    if n > 1
        r = tail_recursion_check(n - 1);
    else
        error('error');
    end
end

例如，运行tail_recursion_check(10)。您将看到一个非常长的堆栈跟踪，其中有10个项在第3行显示错误。如果有尾部调用优化，您将只会看到一个。