关于大规模数据详细分类统计的问题
 

各位大神，小生有礼了。因为本人初接触matlab，所以也不知道该为本帖定什么主题，如有失误，请大神原谅。
本人最近编了一个小算法，可以计算一个二维面上的物质属性，最后想利用surf函数将这个二维面上的计算出的物性展示出来，但是因为不同的外界因素对其影响位置不太一样，每个影响因素对应了40000个不同的点，有上百个影响因素，最后需要将因素叠加求出结果，但是发现自己编的程序计算太慢，想请教各位大神有没有更好的办法解决这个问题。
我自己编得数据处理程序如下所示：
for k=1:n%n个影响因素
for i=1:200%利用meshgrid生成的200*200个平面点
for j=1:200
if[url=]physical0[/url] (j,i)~=0%physical为已计算出的某点物性
[A,k]=min((flat_x0(:)-flat_x(i,j)).^2+(flat_y0(:)-flat_y(i,j)).^2);
%flat_x0，flat_y0(:)为刚刚计算出的200*200个影响点，flat_x，flat_y为需要将数据重新统计投入的300*300的网格点
%利用min函数返回了每个数据点最佳的统计点
[url=]physical[/url] (k)=[url=]physical[/url]0 (k)+[url=]physical[/url] (i,j);
%将物性大小加到改统计点上
end
end
end
end
surf(flat_x,flat_y,physical)
这个程序每次大循环都需要运行40000次min函数，计算效率很低，请问有什么办法解决这个问题，各位大神，求教啊