用 matlab 编写点是否存在与点上的代码

可以使用 MATLAB 中的 KDTree 数据结构来判断一个点是否存在于另一个点集中，以下是一个示例代码：

% 创建一个包含 100 个随机点的点集
num_points = 100;
points = rand(num_points, 2);

% 创建一个 KDTree 数据结构
kdtree = KDTreeSearcher(points);

% 创建一个测试点
test_point = [0.5, 0.5];

% 使用 KDTree 判断测试点是否存在于点集中
[in_range, ~] = knnsearch(kdtree, test_point, 'k', 1);

if in_range
    disp('Test point exists in point set.');
else
    disp('Test point does not exist in point set.');
end

上述代码中，首先创建了一个随机点集 `points`，并使用 `KDTreeSearcher` 函数创建了一个 KDTree 数据结构 `kdtree`。接着，我们创建了一个测试点 `test_point`，并使用 `knnsearch` 函数在 KDTree 中查找其最近邻点（即距离 `test_point` 最近的点）。

如果最近邻点距离 `test_point` 足够小（默认情况下为 `eps(1)`，即相对误差为 $10^{-10}$），则认为测试点存在于点集中。否则，测试点不存在于点集中。