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1，为什么凸优化这么重要

1. 凸优化问题有很好的性质 2. 凸优化扩展性强 3. 凸优化的应用十分广泛 4. 针对其他非凸问题的研究还不充分
1、 凸优化问题有很好的性质2、 凸优化扩展性强3、凸优化的应用十分广泛4、针对其他非凸问题的研究还不充分

为什么凸优化这么重要

2，凸优化有哪些范数 l0l1l2 f2

蒸发出的气相与下降液进行逆流接触，两相接触中，下降液中的易挥发(低沸点)组分不断地向气相中转移，气相中的难挥发(高沸点)组分不断地向下降液中转移，气相愈接近塔顶，其易挥发组分浓度愈高，而下降液愈接近塔底，其难挥发组分则愈富集，从而达到组分分离的目的。
搜一下：凸优化有哪些范数 l0，l1，l2 f^2

凸优化有哪些范数 l0l1l2 f2

3，如何用凸优化工具箱计算p1问题

如何用凸优化工具箱计算p1问题简单的说,优化问题中,目标函数为凸函数,约束变量取值于一个凸集中的优化问题称为凸优化,举个简单例子,设S为凸集,f(x)为S上凸函数,则问题min f(x) s.t. x属于S为一个凸优化. 设S为n维空间中的一个点集,X1、X2为S中的任两点.若对于任给的t,0
搜一下：如何用凸优化工具箱计算p1问题

如何用凸优化工具箱计算p1问题

4，凸优化的凸优化问题的意义

之所以要研究凸优化问题是因为其有一套非常完备的求解算法，如果将某个优化问题确认或者转化为凸优化问题，那么能够快速给出最优解。 在MATLAB软件里面有相应的软件包，可以用来学习。也可以利用其他的开源的计算软件，利用现成的软件包来解决凸优化问题，例如: cvx (MATLAB), cvxopt (python).
简单的说，优化问题中，目标函数为凸函数，约束变量取值于一个凸集中的优化问题称为凸优化，举个简单例子，设s为凸集，f(x)为s上凸函数，则问题min f(x) s.t. x属于s为一个凸优化。 设s为n维空间中的一个点集，x1、x2为s中的任两点。若对于任给的t，0<=t<=1，点x=tx1+(1-t)x2也属于s，则称s为n维空间中的一个凸集。组合tx1+(1-t)x2称为x1和x2的凸组合。简单的说，若两点在一个点集中，那么连接这两点的线段上所有点也在这个点集中，这样的点集就称为凸集。

5，凸优化在深度学习有哪些实际应用案例

没有凸优化的说法，只有凸面镜的说法。凸面镜也叫广角镜、反光镜、转弯镜。主要用于各种弯道、路口。可以扩大司机视野，及早发现弯道对面车辆，以减少交通事故的发生，也用于超市防盗，监视死角。凸面镜：用抛物面的外侧作反射面的球面镜叫做凸面镜。平行光线投射到凸面镜上，反射的光线将成为散开光线，如果顺着反射光线的相反方向延伸到凸面镜镜面的后面，可会聚并相交于一点，这一点就是凸面镜的主焦点（F），属虚性焦点。从物体的某一点（A）作一与主轴平行的直线为入射光线，入射光线到达球面镜镜面时，发生反射，反射后的方向相反的直线为反射光线，此反射光线必然通过主焦点（F）。从物体的同一点（A）通过镜面的曲率中心（C）的连线为副轴，此副轴与上述通过主焦点的反射光线发生相交的点（A′），即为该物体成像之处。镜面的中心点O称为镜的顶点。凸面镜中心球面的球心C称为镜面中心。凸面镜主轴连结顶点O与镜面中心的点划线叫做凸面镜的主光轴。凸面镜焦点跟主轴平行的近轴光线射到球面上，反射光线会聚于主轴上一点，这一点称为焦点，用字母F表示。凸面镜焦距焦点到顶点的距离叫焦距，用字母f表示。凸面镜作用凸面镜具有发散作用。希望我能帮助你解疑释惑。

6，在凸优化中目标函数必须是凸函数吗

其几何意义表示为：如果集合C中任意2个元素连线上的点也在集合C中，则C为凸集。其示意图如下所示：　　常见的凸集有：　　n维实数空间；一些范数约束形式的集合；仿射子空间；凸集的交集；n维半正定矩阵集；这些都可以通过凸集的定义去证明。　　凸函数的定义为：　　其几何意义表示为函数任意两点连线上的值大于对应自变量处的函数值，示意图如下：　　凸函数的一阶充要条件为：　　其中要求f一阶可微。　　二阶充要条件为：　　其中要求f二阶可微，表示二阶导数需大于0才是凸函数。 按照上面的两个定义，如果f(x)=x^2肯定是凸函数，而g(x) = -x^2是非凸函数。也就是说开口向下的函数是非凸函数，但是对于这种情况可以通过添加负号变成凸函数，从而求解。　　常见的凸函数有：指数函数族；非负对数函数；仿射函数；二次函数；常见的范数函数；凸函数非负加权的和等。这些可以采用上面2个充要条件或者定义去证明。　　凸优化问题（OPT）的定义为：　　即要求目标函数是凸函数，变量所属集合是凸集合的优化问题。或者目标函数是凸函数，变量的约束函数是凸函数（不等式约束时），或者是仿射函数（等式约束时）。　　对于凸优化问题来说，局部最优解就是全局最优解。　　常见的凸优化问题包括：　　线性规划（LP）：该问题是优化下面的式子：　　其中那个不常见的奇怪符号表示按元素小于等于，后面出现类似符号可以类似理解。　　二次规划（QP）：该问题是优化下面的式子：　　二次约束的二次规划（QCQP）：该问题是优化下面的式子：　　半正定规划（SDP）：该问题是优化下面的式子：　　按照文章说SDP在机器学习领域应用很广，最近很流行，不过我好像没太接触到过。
必须是凸函数
string path=@"c:\abc\"; //这里的@让斜杠保持原意，不要转义要以引用返回函数值，则函数定义时要按以下格式：a ma;

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