如果你有cvx_useguide，就不需要了。也可以自己写套路
Cvx解决凸优化问题~你要最小化的目标函数是-(x ^ 2+2 * x+2)吗？你确定前面有负号吗？因为这个函数如果有负号就不是凸的，cvx不能求解，你有这个函数的最小值。
一张是博伊德写的，一张是清华出版的德米特里的影印件，是博斯克斯写的。哪个好？
一个是博伊德写的！这是我们当时用的。非常清楚
之所以研究凸优化问题，是因为它有一个非常完备的求解算法。如果一个优化问题被确认或转化为凸优化问题，就可以快速给出最优解。MATLAB软件里有对应。
凸优化是对优化原理和算法的深入研究吗？？学习人工智能机器学习不是。
优化算法主要基于对大电力系统无功潮流的分析。在哪个位置安装无功补偿装置是最合理的，可以使系统中的无功潮流最小化。电压和无功功率的控制策略是如何控制能量饱和。
能否简单解释一下凸otimization问题？
简单来说，目标函数是凸函数，约束变量在凸集中的优化问题，叫做凸优化。举个简单的例子，如果S是凸集，f(x)是S上的凸函数，那么问题min f(x) s.t. x属于S .
1.凸优化问题有很好的性质。2.凸优化具有很强的可扩展性。3.凸优化应用广泛。4.对其他非凸问题的研究还不够
[book-optimization.rar]-这是一本关于优化的书，全是英文的。这是一本经典的国外教材，在解释最优化问题上非常精辟[optical . rar]-几个凸优化函数，用来求解非合同问题。
最优化理论与方法是应用数学的一门学科。最优化问题是数学中求函数在各种条件下的最大值和最小值的总称。最简单的问题就是求高等数学中函数的最大值和最小值。
最优化理论主要学什么？发展前景如何？哪个学校在这方面的研究比较多。
优化基础、线性规划、对偶线性规划、无约束优化方法、约束优化方法、直接搜索方向加速方法、多目标优化、动态规划等。
“凸优化”是指一种特殊的优化，是指目标函数是凸的，约束得到的域是凸集的优化问题。第一次看到这个名词。百度百科上的解释很少。电脑里的inf是。
搜索:凸优化的l0，L1，l2f 2的范数是多少
当优化问题本身是凸优化问题时，局部最优等于全局最优。在非凸优化的情况下，理论上不可能找到全局最优解，但可以通过改变初始值来找到。
表示优化。拜托，我有斯坦福大学史蒂芬·博伊德教授的凸优化视频教学。
您好！可以分享一下史蒂芬·博伊德教授的凸优化视频教程吗？不容易找到。谢谢你。如有问题，请提问。
基础知识是凸分析，包括凸集的凸函数和锥知识。另外还涉及到函数的梯度和方向导数。最优化理论涉及一阶必要条件和二阶条件。KKT条件、约束性质等。。
最基础的部分包括基础高等数学，如分析、代数(特别是矩阵理论)、数值优化算法、概率论、数理统计等。更高级的需要掌握实分析(如测度论)、图论、时间序列。
这一点的推导可以在袁亚湘的最优化理论和方法的第八章，约束最优化最优性条件中找到。求导是经典的求导路线，由fakas定理推导而来。目的是寻找SFD(x*)=LFD(x*)的充要值。
如果有最小值，就可以得到最优消费的相关数据
为什么我会推荐这本书？可能书中的分类器很简单，数学理论很浅(为了了解书中SVM分类器的训练过程，我得复习一下二次凸优化解，自己推导一下。
哪位大侠能给个qq号，我加你，然后一起聊！
我也看不懂。不知道为什么。说书应该是入门的难点是有道理的。四年前你问，后来发现诀窍了吗？——现在了解更新，需要先学习功能
过度优化？
