convex optimization chapter 1（小白学凸优化）

最新推荐文章于 2025-03-16 06:30:00 发布
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本文介绍了凸优化的基本概念，涉及目标函数和约束条件，凸函数的定义，并重点讲解了最小二乘法与线性规划的原理、求解方法和应用，包括解析解的计算、单纯形法和内点法。同时提到了Chebyshev近似与两者间的区别。

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凸优化第一章学习—part one

这一章是基础介绍类别的，其实很多算法都是将自己的模型求解转换为了一个优化问题，下面列举一些自己觉得重要的概念，算法的细节会在后续章节讲解

  1. mathematical optimization
    🍕 所有的优化问题都可用这个数学式子描述：
    在这里插入图片描述
    即由目标函数和约束条件组成（其实看到这里就想起了高数里的拉格朗日法求最值，完美的结合目标函数和约束条件）
    🍕凸函数的定义（这个高中也学过的哟，这个式子画一画图比较好理解为什么是凸函数）
    在这里插入图片描述

分割线😀

  1. Least-squares and linear programming（最小二乘法和线性规划）

⚫最小二乘法（这块的代码实现想必都会了hhh）

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