我有一个函数与和。是一个小整数，例如。中的每个分量函数都会上下“振荡”（大约在 -1.5 和 1.5 之间）。两个这样的组件函数的片段如下所示，$f:x\mapsto \vec{y}$$x \in [0,1]$$\vec{y}=(y_1,...,y_n) \in \mathbb{R}^n$$n$$n=8$$y_i(x)$

我知道是可逆的，因为它被设计为客观的（使用数值方法）。换句话说，向量是唯一的。$f$$\vec{y}$

编辑： 另一种查看方式如下。是一组编码每个位置的码字。生成函数被设计为使这些代码字是唯一的。$\vec{y}$$x$$f(x)$

我正在为寻找一种有效的数值反演方法。即，我正在寻找。$f$$f^{-1}: \vec{y} \mapsto x$

到目前为止，我已经尝试了一个神经网络（使用 sklearn.neural_network.MLPRegressor），其中一个隐藏层有 200 个神经元。这很好用，但我正在寻找一个解决方案，它的的评估在计算上更便宜。为我提供少量可能候选人的解决方案也是可以接受的。我怎么解决这个问题？$f^{-1}$