Matlab 如何存储从迭代中获得的不断变化的变量，以便在将来的迭代中使用它？

我试图在满足某些条件后在迭代中存储一个变量。存储的变量将在以后的迭代中使用，并在不再满足条件时重置。 例如：

• 我希望保持

  m（k，I）

  恒定，以便

  k+1

  第次迭代的

  I

  第次迭代是相同的，即：

  m（k+1，I）=m（k，I）

  和

  y（k，I）

  和

  x（k，I）

  如果不满足

  条件，则保持相应的更改。然后，
  m（k，i）
  重置并重新启动序列（如果再次满足条件），但使用当前
  y（k，i）
  和
  x（k，i）
  获得另一个常数
  m（k，i）
  
  k=1:200时的
  
  因为i=1:49
  如果d_p（i）我不确定这是否满足确切的需求，但这里有一个尝试
  
  我引入了两个变量，
  freeze
  和
  lastval
  。我使用freeze表示使用
  m（k，I）
  的上一个值，而不是重新计算它
  lastval
  只存储最近计算的值以供重用
  
  freeze = false;
  for k=1:200
      for i=1:49
          if d_p(i)<rp
              if not(freeze)
                  m(k,i)= y(k,i)/x(k,i); %given previous values of x,y
                  freeze = true;  
                  lastval = m(k,i);
              else
                  m(k,i) = lastval;
              end
  
              u1(i,k)= x(k,i)+cosd(a_s(i,k))/m(k,i) + sind(a_s(i,k));    %matrix a_s is known.
              u2(i,k)= -4*(y(k,i)+x(k,i)/m(k,i)) -3*(theta_s(i,k)-90);
          else
              freeze = false;
              u1(i,k)=0;
              u2(i,k)=0;
          end
      end
      x(k+1,:)=x(k,:)+u1(:,k).*cosd(a_s(:,k))';
      y(k+1,:)=y(k,:)+u2(:,k).*sind(a_s(:,k))';
  end
  
  freeze=false；
  对于k=1:200
  因为i=1:49
  如果d_p（i）看起来像是你应该使用
  m（i）
  而不是
  m（k，i）
  ，那么
  k
  的下一次迭代将重用
  m
  的相同向量（直到你改变一些元素），谢谢@BenVoigt。如果我使用
  m（I）
  ，下一次迭代是否会重新为
  m（I）
  分配一个新值，因为
  y（k，I）
  和
  x（k，I）
  在每次迭代
  k
  ？如果你需要m（k，I）而不是m（I），你能把
  （如果k>1）m（k，：）=m（k-1，：）
  在第一个for循环中？@Trogdor@BenVoigt刚刚对
  x（k+1，：）
  和
  y（k+1，：）
  的位置进行了编辑。它们应该在内部for循环之后，抱歉。@dee：只有在满足条件的情况下，它才会指定一个新值。否则，来自上一次迭代的值将保留在向量中。请注意，这会将值从
  m（k，i）
  传递到
  m（k，i+1）
  ，而不是
  m（k+1，i）
  。为了解决这个问题，freeze和lastval应该在
  i
  上建立向量索引。真的，感谢您澄清@BenVoigt，
  freeze = false;
  for k=1:200
      for i=1:49
          if d_p(i)<rp
              if not(freeze)
                  m(k,i)= y(k,i)/x(k,i); %given previous values of x,y
                  freeze = true;  
                  lastval = m(k,i);
              else
                  m(k,i) = lastval;
              end
  
              u1(i,k)= x(k,i)+cosd(a_s(i,k))/m(k,i) + sind(a_s(i,k));    %matrix a_s is known.
              u2(i,k)= -4*(y(k,i)+x(k,i)/m(k,i)) -3*(theta_s(i,k)-90);
          else
              freeze = false;
              u1(i,k)=0;
              u2(i,k)=0;
          end
      end
      x(k+1,:)=x(k,:)+u1(:,k).*cosd(a_s(:,k))';
      y(k+1,:)=y(k,:)+u2(:,k).*sind(a_s(:,k))';
  end