作者：桂。 时间：2017-03-27 20:26:17 链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6628785.html 声明：欢迎被转载，不过记得注明 ...

CMU凸优化笔记--凸集和凸函数 结束了一段时间的学习任务，于是打算做个总结。主要内容都是基于CMU的Ryan Tibshirani开设的Convex Optimization课程做的笔记。这里只摘 ...

目录 1.Lagrange函数: 2.Lagrange对偶函数和对偶问题: 3.几何解释: 5.参考文献： 1.Lagrange函数: ...

拉格朗日乘数法 Lagrange Multiplier Method 用于求有条件约束时的极值问题，将含有n个变量和k个约束条件的约束优化问题转化为含有n+k给变量的无约束优化问题 更多细节可查看 ...

指示函数 在集合论中，指示函数是定义在某集合X上的函数，表示其中有哪些元 ...

常见凸集 凸集的定义：设集合\(D\in \mathbf{R}^n\)，若对于任意两点\(x,y\in D\)，以及实数\(\alpha(0\leq\alpha\leq1)\)，都有： \[ ...

优化问题的基本形式 最大值问题可转化为最小值问题 优化问题的域 　　　　　 可行域：所有可行点的集合 最优化值： 最优化解： 凸优化 ...

现在我们对于任意一个优化问题（不一定是凸优化问题）： \begin{split}\text{min}\quad & f_{0}(x) \newline \text{subject to:}\q ...

典型的凸优化问题 什么样的问题是一个凸优化问题呢？ \[\begin{aligned} & min \quad f_0(x) \\ & s.t. \quad f_i(x) \ ...

　　因为本人近期在学习凸优化的内容，所以决定第一篇帖子写一些关于凸优化理论的相关介绍，希望对那些对凸优化有兴趣的同学和初学者有帮助。 　　首先想要和大家说的是，凸优化听上去是一门很高深的数学理论，其 ...