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我有数千个时间步长的粒子 ID、x 位置、y 位置、x 速度和 y 速度数据。我希望能够find()跨多个时间步使用。例如，查找 x 和 y 速度低于某个值的所有时间和粒子。

我从一组矩阵开始执行此操作：

particles{t}(particleIndex,dataType)

所以particles{40}(:,2)会给我所有粒子在时间步 40 的 y 位置，particles{50}(:,1)并将返回所有粒子在时间步 50 的 x 位置。

这似乎是一种处理我的数据的笨拙方法。我意识到我可以使用一系列结构particles(t).id，particles(t).xpos等等。我仍然难以find()跨时间步使用，并且无法找到任何信息来为我指明正确的方向。从我读到的内容看来，这也可能不是最好的选择。

为了我的目的，我应该如何存储这些数据，我可以find()跨时间步使用而不迭代它们吗？

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为什么不通过粒子 id 进行索引？：

particles = struct;
particles(id).t    % length(t)-by-1
particles(id).x    % length(t)-by-1
particles(id).y    % length(t)-by-1
particles(id).xdot % length(t)-by-1
particles(id).ydot % length(t)-by-1

然后particles(id).x是一个向量，其中每个元素对应于 中的一个元素particles(id).t。particles(1).x(1)将是 1 的第一个x值id。但是，使用 id 分解事物的问题是您将无法跨粒子搜索。我真的只是使用数组（或包含所有粒子数组的结构）：

particles = struct;
particles.ids  % 1-by-length(ids)
particles.t    % length(t)-by-1 or length(t)-by-length(ids)
particles.x    % length(t)-by-length(ids)
particles.y    % length(t)-by-length(ids)
particles.xdot % length(t)-by-length(ids)
particles.ydot % length(t)-by-length(ids)

这里particles.ids可能是行（或其他数组的列）的索引。当然，在这种情况下，我们所有的粒子轨迹都需要具有相同的长度（时间步数）。这类似于 Matlab 的 ODE 函数的结构输出形式，例如ode45.

于 2013-07-20T20:42:38.937 回答