Matlab 凸随机值的极小化

我有一个等距值变量（假设

值=0:1e-3:1

）。我想从

values

中获取最接近均匀随机值的值及其对应索引（假设

x=rand

）

我可以做

[value，vIdx]=min（abs（values-x））

，这是我能做的最简单的最小化不幸的是，

min

函数不会利用数据中的一个属性，即凸属性。我不需要搜索所有索引，因为只要找到一个不小于上一个索引的索引，我就找到了全局最小值。尽管如此，我不想用matlab min函数代替一个循环，这个循环的速度会慢一些，这取决于它与我将要开始的值之间的距离。有许多方法可以使用，如黄金分割法，但我不确定使用matlab fmincon是否比

min

方法更快

是否有人对如何比使用所述的

min

方法更快地获得所需值有任何提示/想法？当我有时间时，我会检查时间性能，但是如果有人事先知道一个好的答案，请让我知道

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可能的应用程序：捕捉到最近的图形数据

由于点的距离相等，因此可以使用值

x

查找索引：

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

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其思想是将间隔

[0,1]

划分为

numel（值）-1

大小相等的间隔。现在，通过将

x

乘以该数字，可以将间隔映射到

[0，numel（值）-1]

，其中点映射到整数值。现在使用

round

可以得到最接近的一个，通过添加1可以得到MATLAB所需的基于一的索引。

如果值边界不是

[0,1]

：

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

。谢谢你的回答，我想我已经习惯了迭代方法(