Matlab 在循环内的向量中保存值，并查找保存某个元素的特定循环

我有一个代码，它通过离散t计算两条线段之间的最小距离，s在0和1之间用h计算。该代码将保存向量中s和t的每个值的距离，并在末尾拾取最小值

我想找到对应的t和s，它的最小距离出现了。例如，如果最小距离位于“Minist”向量中的索引3000处，那么t和s的哪个值对应

提前谢谢！ /阿里安

编辑：我还提供了完整的代码和一些注释。我改变了一点，这似乎起到了作用：

% Start and end points of line segments
P0=[-0.43256 -1.6656 0.12533]; 
P1=[0.28768 -1.1465 1.1909]; 
Q0=[1.1892 -0.037633 0.32729]; 
Q1=[0.17464 -0.18671 0.72579];

% Direction vectors
u=P1-P0; 
v=Q1-Q0;
w0=P0-Q0;

% Dot products
a=dot(u,u);
b=dot(u,v);
c=dot(v,v);
d=dot(u,w0);
e=dot(v,w0);
F=a*c-b^2;

h=0.01;
t=0:h:1;
s=0:h:1;
mindist=[];
for i=1:length(t)
    for j=1:length(s)
        if F==0
            t(i)=e/c;
            mindist(i,j)=norm((P0+s(j)*u)-(Q0+t(i)*v));
        else
            mindist(i,j)=norm((P0+s(j)*u)-(Q0+t(i)*v));
        end
    end
end
[minval,loc]=min(mindist(:));
[i, j] = ind2sub(size(mindist), loc);
minval=norm((P0+s(j)*u)-(Q0+t(i)*v))

明瓦尔=

1.0710

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由于Matlab的

pdist2（）

函数，您不需要嵌套循环。以下是一个例子：

h=0.01;

% Random vectors
P0 = [0;0];
Q0 = [0;2];
u  = [1;0];
v  = [0.707 ; -0.707];

t = 0:h:1;  % Do not really need "s"

U = P0+t.*u;
V = Q0+t.*v;
% The lines above work in Matlab 2016b and beyond. For older versions use:
% U = P0 + [t.*u(1) ; t.*u(2)];
% V = Q0 + [t.*v(1) ; t.*v(2)];

d = pdist2(U',V');  % Pairwise distance between two sets of observations

[min_dist , position] = min2(d);

% Plot problem and result
figure
plot([P0(1) , P0(1)+u(1)] , [P0(2) , P0(1)+u(2)] , 'r-')
hold on;  axis equal;
plot([Q0(1) , Q0(1)+v(1)] , [Q0(2) , Q0(2)+v(2)] , 'g-')
plot([U(1,position(1)) , V(1,position(2))] , [U(2,position(1)) V(2,position(2))] , 'b-')
title(['Minimal distance: ' num2str(min_dist) '. t=' num2str(t(position(1))) '. s = ' num2str(t(position(2)))])
legend('Vector 1' , 'Vector 2' , 'Shortest distance')

---

由于Matlab的

pdist2（）

函数，您不需要嵌套循环。以下是一个例子：

h=0.01;

% Random vectors
P0 = [0;0];
Q0 = [0;2];
u  = [1;0];
v  = [0.707 ; -0.707];

t = 0:h:1;  % Do not really need "s"

U = P0+t.*u;
V = Q0+t.*v;
% The lines above work in Matlab 2016b and beyond. For older versions use:
% U = P0 + [t.*u(1) ; t.*u(2)];
% V = Q0 + [t.*v(1) ; t.*v(2)];

d = pdist2(U',V');  % Pairwise distance between two sets of observations

[min_dist , position] = min2(d);

% Plot problem and result
figure
plot([P0(1) , P0(1)+u(1)] , [P0(2) , P0(1)+u(2)] , 'r-')
hold on;  axis equal;
plot([Q0(1) , Q0(1)+v(1)] , [Q0(2) , Q0(2)+v(2)] , 'g-')
plot([U(1,position(1)) , V(1,position(2))] , [U(2,position(1)) V(2,position(2))] , 'b-')
title(['Minimal distance: ' num2str(min_dist) '. t=' num2str(t(position(1))) '. s = ' num2str(t(position(2)))])
legend('Vector 1' , 'Vector 2' , 'Shortest distance')

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只保存最小值和位置不是更有效吗？请提供一个可运行的示例（即确保定义了所有变量），或者至少提供一些有代表性的输入和输出。另见：。你的代码怎么了？另外，是什么让您如此确信嵌套循环是这里的最佳方法（…也许可以使用矢量化来解决）？最好确保你问的是问题，而不是解决方案。另请参见：。现在提供了完整的代码，并对其进行了一些更改，这些更改似乎完成了一些技巧。仅保存最小值和位置不是更有效吗？请提供一个可运行的示例（即确保定义了所有变量），或者至少提供一些具有代表性的输入和输出。另见：。你的代码怎么了？另外，是什么让您如此确信嵌套循环是这里的最佳方法（…也许可以使用矢量化来解决）？最好确保你问的是问题，而不是解决方案。另请参阅：。现在提供了完整的代码，并对其进行了一些更改，这些更改似乎完成了一些技巧，很好的洞察力，但您的代码似乎有一些拼写错误

t

是1x101向量，

u

是2x1，因此我们无法运行

t.*u

。它在Matlab 2016b中工作。他们在此版本中更改了数组操作。更多信息。在旧版本中，可以使用

U=P0+[t.*U（1）；t.*U（2）]谢谢你的回答：）效果很好，嗯，很好的洞察力，但是你的代码似乎有一些输入错误
t
是1x101向量，
u
是2x1，因此我们无法运行
t.*u
。它在Matlab 2016b中工作。他们在此版本中更改了数组操作。更多信息。在旧版本中，可以使用
U=P0+[t.*U（1）；t.*U（2）]谢谢你的回答：）效果很好