最优化（数学规划）/ optimization/mathemetical programming：从一个可行解集合中找出来一个最好的元素 单目标有约束的优化问题 ...

1. 概述 从这里开始，为了复习所学知识，也是为了更加深刻地探讨优化理论中的相关知识，所以将凸优化中的基础概念做一个整理，然后形成一个凸优化系列随笔。本系列将涉及部分数学推导，强调理论性，所以按需阅读（能不能通俗地表达出来我就不知道了）。凸优化问题通俗地讲，是一种优化问题，而且是一种简单的优化 ...

1. 概述 \(\quad\)那么开始第二期，介绍凸锥和常见的集合，这期比较短(因为公式打得太累了)，介绍凸集和凸锥与仿射集的意义在哪呢，为的就是将很多非凸集合转化为凸集的手段，其中，又以凸包（包裹集合所有点的最小凸集）为最常用的手段，在细节一点，闭凸包（闭合的凸包）是更常用的手段。 2. 凸 ...

I. 仿射凸集(Affine and convex sets) 1. 线与线段 假设\(R^n\)空间内两点\(x_1,x_2\, (x_1≠x_2)\),那么\(y=\theta x_1+(1-\theta)x_2, \theta∈R\)表示从x1到x2的线。而当\(0≤\theta ...

什么是凸集？ 假设所有的可行解构成一个点集C ，其中\(x,y\in C\)，若有他们连线上的任意一点也是属于C的话，点集C就是一个凸集，即 \(\theta x+(1-\theta )y\in C\quad 0\le \theta ...

凸集 集合C内任意两点间的线段也均在集合C内，则称集合C为凸集。 \(\forall x_1, x_2 \in C, \forall \theta \in [0,1], 则 x= \theta * x_1 + (1-\theta)*x_2 \in C ...

放射，即affine(affinity)，字面意思为有亲密关系的。 数学上表达为y = Ax + b，则y矩阵和x矩阵是仿射的关系。 因此仿射为线性变换+平移可得。 而y = A*z*x + b就不是仿射关系，因为中间有变量z。 见百科仿射变换。https ...

目录 1. 凸集分离定理：欧式空间情形 2. 凸集分离定理：赋范线性空间情形 1. 凸集分离定理：欧式空间情形 凸集的比较好的性质之一就是所谓的凸集分离定理，它告诉我们，可以选取一个超平面来分离两个不相交的凸集合！我们以后也会看到这个定理 ...