MATLAB实现计算3D三角形最小距离的函数

代码是基于C++的SSE/SIMD优化代码移植而来，尽管转换为MATLAB语言后并未进行优化，但仍然能够有效运行。在MATLAB中，三角形被表示为1x9的数组，每个顶点由三个笛卡尔坐标(x, y, z)组成。 代码库包含两个主要组件：一个是简单的测试函数`minTriangDistTest`，另一个是可视化工具`minTriangDistVisualization`。测试函数允许用户快速验证函数的正确性，而可视化工具则提供了直观的理解方式，帮助用户通过图形界面看到两个三角形的相对位置以及计算出的最小距离。 为了使用该代码库，用户需要首先创建两个代表三角形顶点的数组T1和T2，格式为1x9的MATLAB数组。通过调用函数`simdTriTri2`，用户可以得到两个三角形之间的最小距离`dist`，以及距离最近的对应顶点`p1`和`p2`。这里的`p1`和`p2`分别表示在T1和T2三角形上，距离最近的一对顶点坐标。 代码库的引入，对于进行3D图形编程、物理模拟或者计算机视觉等领域的研究者和开发者具有较高的实用价值，特别是在需要快速计算三维空间中几何体间距离的场景。通过参考Shellshear和Ytterlid在2014年发表的论文《使用SSE指令快速查询三角形，直线和点》，开发者可以了解代码的算法背景和原理。 由于代码是开源的，用户可以自由地下载、使用、修改和重新分发，这也是软件开发中的一个常见模式，有助于代码的共享与改进。" 知识点梳理如下： 1. MATLAB计算两个3D三角形之间最小距离的功能。 2. 三角形在MATLAB中的数据结构表示，即1x9的数组，每个三角形由三个顶点的笛卡尔坐标组成。 3. 代码移植的概念，即从一个编程语言（如C++）到另一个语言（如MATLAB）的转换。 4. 优化的概念，包括C++中的SSE/SIMD优化及其在MATLAB中的表现。 5. 测试函数和可视化工具的使用，对于理解和验证算法的正确性和效果具有重要作用。 6. 代码库的使用方法，包括如何构造输入数据、调用函数以及解读输出结果。 7. 参考文献的引用，提供算法背景和技术细节，帮助理解算法原理。 8. 开源软件的特性，包括自由使用、修改和再分发的优势和影响。