Algorithm 从大量数据中确定映射函数或近似值

是否有一种好的/众所周知的方法来清除能够访问大量映射数据的映射函数/近似

例如情况 假设我有一个3D立方体的域空间（左下：0,0,0，右上：10,10,10）<代码>例如点：（0,0,1）、（1,2,3）等

每个点映射到解决方案空间中由3个值组成的单独系列。我们不知道映射函数，我想这可能是问题的核心。但是我们有大量的地图数据。从数据中发现这些值的范围为（-30.0到+30.0）。

例如，数据：

[0,0,1]->（0.1,0.1,0.1），[1,2,3]->（10.2,3.1,29.3）

等

任何两个不同的键都可以映射到解决方案空间中的同一点，但是这些键将在域空间中彼此远离

我们还有最后一个位置和一个条件，其中搜索的域位置不能大于距离最后一个位置的给定距离

，例如（0.1,0.1,0.1）

。我觉得这可以用来消除相同解空间值的条件

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如果在解空间中有一个随机点

（2.3,6.5,2.6）

，我如何找到最近的域值？因为我有大量的数据，有没有一个好的方法来清除映射函数/近似值？

你能更具体地说明什么是解/映射空间吗？因为不清楚为什么（0,0,1）->（0.1,0.1,0.1）和（1,2,3）->（10.2,3.1,29.3）我的问题是@shapiro.yaacov：你知道映射函数吗？以及更多：是否可以将任意两个不同的键映射到解决方案空间中的同一点？更新。我们不知道映射函数，我想这可能是问题的核心。但是我们有大量的地图数据。任何两个不同的关键点都可以映射到解决方案空间1中的同一点。不要发布重复的问题，2。添加输入数据图和假定想要的输出的图像，因为您的问题是如此不具体和模糊，不可能以这种方式回答，我们可以有一个提示您正在写什么数据。添加一些细节，如您需要的映射（1D、2D、3D、ND…哪些参数、哪些约束等）定义大量数据（10^36向量？）目标运行时要求是什么？你需要什么样的精度？