если количество столбцов фиксировано, вы всегда можете добавить строки в свою матрицу (внутри цикла)

e.g.

while (....)
   .....
   new_row =[x y] ; % new row with values x & y
   mat = [mat ; new_row]; 

конечно, если вы знаете количество итераций перед циклом while, более эффективно предварительно выделить матрицу

Другой подход, ориентированный на производительность при одновременном стремлении к экономии места, - это предварительное выделение памяти большими пакетами с добавлением дополнительных пакетов по мере необходимости. Это хорошо подходит, если вам нужно добавить большое количество элементов, не зная заранее, сколько элементов.

BLOCK_SIZE = 2000;                          % initial capacity (& increment size)
listSize = BLOCK_SIZE;                      % current list capacity
list = zeros(listSize, 2);                  % actual list
listPtr = 1;                                % pointer to last free position

while rand<1-1e-5                           % (around 1e5 iterations on avrg)
  % push items on list
  list(listPtr,:) = [rand rand];            % store new item
  listPtr = listPtr + 1;                    % increment position pointer

  % add new block of memory if needed
  if( listPtr+(BLOCK_SIZE/10) > listSize )  % less than 10%*BLOCK_SIZE free slots
    listSize = listSize + BLOCK_SIZE;       % add new BLOCK_SIZE slots
    list(listPtr+1:listSize,:) = 0;
  end
end
list(listPtr:end,:) = [];                   % remove unused slots

РЕДАКТИРОВАТЬ. Для сравнения времени рассмотрим следующие случаи:

1. Тот же код, что и выше, для 50000 итераций.
2. Предварительное размещение всей матрицы: list = zeros(50000,2); list(k,:) = [x y];
3. Динамическое добавление векторов в матрицу: list = []; list(k,:) = [x y];

На моей машине результаты были:

1) Прошедшее время составляет 0,080214 секунды.
2) Истекшее время составляет 0,065513 секунды.
3) Истекшее время составляет 24,433315 секунд.

Обновлять:

После обсуждений в комментариях я повторно провел несколько тестов с использованием последней версии R2014b. Вывод состоит в том, что последние версии MATLAB значительно улучшили производительность автоматического роста массива!

Однако есть загвоздка; массив должен расти по последнему измерению (столбцы в случае 2D-матриц). Вот почему добавление строк, как было задумано изначально, все еще слишком медленно без предварительного выделения. Здесь действительно может помочь предложенное выше решение (путем расширения массива партиями).

Полный набор тестов см. Здесь: https://gist.github.com/amroamroamro/0f104986796f2e0aa618

MATLAB использует динамическую типизацию с автоматическим управлением памятью. Это означает, что вам не нужно объявлять матрицу фиксированного размера перед ее использованием - вы можете изменить ее по мере продвижения, и MATLAB будет динамически выделять вам память.

НО способом более эффективно сначала выделить память для матрицы, а затем затем использовать ее. Но если вашим программам нужна такая гибкость, дерзайте.

Я предполагаю, что вам нужно продолжать добавлять строки в свою матрицу. Следующий код должен работать.

Matrix = [];

while size(Matrix,1) <= 10
    Matrix = [Matrix;rand(1,2)];
end

disp(Matrix);

Здесь мы динамически перераспределяем пространство, необходимое для Matrix, каждый раз, когда вы добавляете новую строку. Если вы заранее знаете, скажем, верхнюю границу количества строк, которые вы собираетесь иметь, вы можете объявить Matrix = zeros(20,2), а затем постепенно вставлять каждую строку в матрицу.

% Allocate space using the upper bound of rows (20)
Matrix = zeros(20,2);
k = 1;
for k = 1:10
   Matrix(k,:) = rand(1,2);
end
% Remove the rest of the dummy rows
Matrix(k+1:end,:) = [];

Другой вариант того же самого, что написал Джейкоб.

for counter = 1:10
    Matrix(counter,:) = rand(1,2);
end
disp(Matrix);

Одна "хорошая" вещь в том, что вы можете угадать минимальный размер, чтобы улучшить производительность.

Это также может быть интересно: http://www.mathworks.com/help/matlab/math/resizing-and-reshaping-matrices.html#f1-88760