最小化凸隨機值

Question

我有一個等距值的變量（假設爲values=0:1e-3:1）。我想從values中得到最接近均勻隨機值的值（其爲x=rand）。

我可以做[value,vIdx]=min(abs(values-x))，這將是我可以做到的最簡單的最小化。 不幸的是，min函數不會利用數據中的一個屬性，即凸出的。我不需要搜索所有索引，因爲只要找到一個不比以前更少的索引，我就已經找到了全局最小值。說，我不想用matlab min函數替換一個循環，這個循環會比較慢，這取決於它離開我將要開始的值的距離。有許多方法可以用作黃金分割，但我不確定使用matlab fmincon會比方法min更快。

有沒有人有任何提示/想法如何獲得所需的值比使用描述的min方法更快？我有時間檢查時間表現，但如果有人知道先驗的好答案，請告訴我。

可能的應用：捕捉到最近的圖形數據

Answer 1

由於您的點數是等距可以使用值x找到索引：

vIdx = 1+round(x*(numel(values)-1)); 

的想法是，你正在分裂的時間間隔[0, 1]分成numel(values)-1等分大小的區間。現在，通過將該數字乘以x，將間隔映射到[0, numel(values)-1]，其中您的點將映射到整數值。現在使用round即可得到最接近的一個，並通過加1得到MATLAB需要的基於一維的索引。