凸函数的性质、判定,凸规划

本文介绍了凸函数的基本性质及判别方法,并详细阐述了凸规划的定义与关键特性,包括其局部最优解即为全局最优解的特点以及目标函数严格凸时最优解的唯一性。

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一. 凸函数的性质

    

 

二. 凸函数的判别

    判断一个函数是否为凸函数,最基本的方法是使用其定义。

 

    对可微函数:

    

 

 

 

三、凸规划定义

最优化问题的目标函数为凸函数,不等式约束函数也为凸函数,等式约束函数是仿射的,则称该最优化问题为凸规划。

凸规划的可行域为凸集。

四、凸规划性质

1-凸规划的局部最优解就是它的全局最优解。

2-当凸规划的目标函数为严格凸函数时,若存在最优解,则这个最优解一定是唯一的最优解。

转载于:https://www.cnblogs.com/wander-clouds/p/8569144.html

### CVX 中复数仿射表达式加凸函数错误的原因分析 在 CVX 的优化框架下,当尝试对复数仿射表达式应用某些特定类型的凸函数时,可能会遇到解析上的困难或违反 DCP(Disciplined Convex Programming)规则的情况。以下是具体原因及其解决方案: #### 1. **DCP 规则的限制** CVX 是基于 DCP 规则构建的工具包,它要求所有的表达式都必须严格遵循凸性和凹性的定义。对于复数域的操作,许多常见的算子并不满足这一条件。例如,在引用中提到 `2 * x * y` 这样的形式会引发错误,因为它无法被判定为凸或凹[^1]。 为了规避此问题,可以通过等效变换来重写表达式。比如 `(x + y)^2` 或者 `(x + y)*(x + y)` 可能是一个更合适的替代方案,前提是这种转换不会改变原问题的本质。 #### 2. **复数支持有限** 尽管 MATLAB 和其他一些数值计算环境广泛支持复数运算,但在 CVX 当前版本里,其核心算法主要针对实数设计。因此直接处理涉及复数变量的目标函数或者约束条件往往会导致不兼容的问题[^4]。 一种可能的办法是对原始模型进行分解——即将每一个复数变量拆解成其实部与虚部两个独立的部分来进行建模。这样做的好处是可以充分利用现有的实数领域内的成熟理论和技术手段解决问题;坏处则是增加了额外的工作量以及潜在复杂度提升的风险。 #### 3. **特殊函数的应用** 有时利用专门定制好的高级构造可以帮助我们绕过上述障碍。正如所提及那样存在若干专用于解决各种棘手情况下的辅助功能像 inv_pos(), quad_over_lin() 等等[^2]。虽然这些主要是围绕着实际数量而设定出来的,不过经过适当调整之后也可能适用于部分简单的复杂数学场景之中去。 然而需要注意的是并非所有情况下都能够轻易找到现成可用的方法论可供借鉴。所以在实践过程中还需要不断探索试验直至寻得最佳路径为止。 --- ### 示例代码展示如何重构含复数变量的问题 下面给出一段示范性质的小例子用来阐述前面讨论过的思路之一即通过分离实体虚拟成分从而实现有效转化的过程: ```matlab % 定义符号表示实部和虚部 cvx_begin quiet variables xr xi % 实际上代表 z = xr + i*xi minimize( (xr+xr).^2 + (xi+xi).^2 ) subject to norm([xr;xi]) <= sqrt(2); % 转换成欧几里德范式的约束方式 cvx_end disp(['Optimal value is ', num2str(cvx_optval)]); ``` 在这个脚本片段里面我们将原本可能是关于某个单一复型决策单元z=(a+b*i)的任务重新规划成为了分别对应各自维度上的两组相互关联却又彼此独立的新对象{xr,xi}。如此一来便成功避开了之前提到了那些难以逾越的技术壁垒啦! --- ###
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