04-典型的凸优化问题 1 凸优化问题 凸优化问题 标准形式的凸优化问题 \begin{array}{ll} \min _{x \in D} & f(x) \\ \text { s.t. } & g_i(x) \leq 0, \quad i=1, \ldots, m \\ & A x=b \end{array} 目标函数f、不等式约束条件g_i都是凸函数,必须是Ax=b 定义域D=\text{dom }f\cap (\cap_{i=1}^m\text{dom }g_i)通常省略 可行域为X=…
04-典型的凸优化问题 1 凸优化问题 凸优化问题 标准形式的凸优化问题 \begin{array}{ll} \min _{x \in D} & f(x) \\ \text { s.t. } & g_i(x) \leq 0, \quad i=1, \ldots, m \\ & A x=b \end{array} 目标函数f、不等式约束条件g_i都是凸函数,必须是Ax=b 定义域D=\text{dom }f\cap (\cap_{i=1}^m\text{dom }g_i)通常省略 可行域为X=…
03-凸函数 3.1 基础知识 梯度 梯度的定义: 给定函数f:\mathbb{R}^n\rightarrow\mathbb{R},且f再点x的一个邻域内有意义,若存在向量g\in\mathbb{R}^n满足: \lim_{p\rightarrow 0}\frac{f(x+p)-f(x)-g^T p}{\Vert p\Vert}=0 其中\Vert \cdot\Vert是任意向量范数,就称f在点x处可微.此时g称为f在点x处的梯度,记作\nabla f(x) 若f在点x处梯度存在,在定义式中令p=\varepsil…
Carry
来自于湖南长沙