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斯坦福大学名师公开课系列课程——凸优化(Convex Optimization)(第二部分)

斯坦福大学名师公开课系列课程——凸优化(Convex Optimization),英文教材、课件、课程视频。

”凸优化“ 是指一种比较特殊的优化,是指求取最小值的目标函数为凸函数的一类优化问题。其中,目标函数为凸函数且定义域为凸集的优化问题称为无约束凸优化问题。而目标函数和不等式约束函数均为凸函数,等式约束函数为仿射函数,并且定义域为凸集的优化问题为约束优化问题

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。[2] 

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).





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标签

凸优化算法国外课程

发布日期

2017-07-04

擦亮日期

2017-07-04

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