【Mark Schmidt课件】凸优化MATLAB实战训练之凸分析

最新推荐文章于 2022-12-25 11:23:57 发布
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课件主要内容包括：

  1. 研究动机：凸函数特性

  2. 凸特性：零阶条件

  3. 练习：范数的凸特性

  4. 严格凸特性

  5. 凸特性：一阶条件

  6. 练习：从零阶到一阶条件

  7. 凸特性：二阶条件

  8. 练习：基本函数的凸特性

  9. 凸函数的其它例子

  10. 保持凸性的运算

  11. 收敛速率：强凸函数

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英文原文课件下载地址：

http://page2.dfpan.com/fs/cl2c1jc2f2d1e289169/

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凸优化matlab代码
06-18
CVX-一款在matlab中，用于解决计算包括凸优化等问题，支持线性优化和二次方优化以及半正定算法。-CVX is a modeling system for constructing and solving disciplined convex programs (DCPs). CVX supports a number of standard problem types, including linear and quadratic programs (LPs/QPs), second-order cone programs (SOCPs), and semidefinite programs (SDPs).
凸优化matlab算法包
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凸优化matlab算法包内包含多种凸优化算法，可用来解决线性/非线性规划问题，实用性很好。
MATLAB 凸优化处理
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关于MATLAB的凸优化处理工具，比较实用。
MIT课件 凸分析与优化
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MIT 凸分析与优化方面的课件， 中文版的。
使用凸优化来调整基于毫米波的无线通信参数(Matlab代码实现）
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12-25 751
毫米波通信可在5G无线通信系统超密集网络场景中提供显著的系统容量增益,但毫米波通信场景中干扰复杂多变,并且小区边缘用户动态链路的高阻塞率会引起中断问题。[1]施钊,孙长印,江帆.毫米波网络中基于Q-Learning的阻塞感知功率分配[J].计算机工程,2020,46(12):185-192。的容量，提高频谱的利用率，也无法满足未来通信发展的需求，因而实现高速、宽带的无线通信势必向微波高频段开发新的。的高速发展，无线电频谱的低端频率已趋饱和，即使是采用。（GMSK）调制或各种多址技术扩大。
Gram-Schmidt 正交化：Gram-Schmidt 正交化-matlab开发
06-01
该包实现了用于正交化或正交化向量的 Gram-Schmidt 算法和 Modified Gram-Schmidt 算法（MGS 提高了 GS 的数值稳定性）。 Gram-Schmidt 算法将矩阵 X 分解为两个矩阵 Q 和 R，其中 Q 是正交或正交矩阵，R 是上三角...
UGM:用于无向图形模型的 Mark Schmidt MATLAB 库的自定义版本。 包括（强烈）ConvexifiedBethe 和 CountBP 的代码
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在这个特定的案例中，我们讨论的是 Mark Schmidt 创建的一个 MATLAB 库的自定义版本，这个库专门用于处理无向图形模型。 Mark Schmidt 的 MATLAB 库提供了对无向图形模型的各种算法实现，包括 Convexified Bethe...
Gram-Schmidt:对一组向量进行正交归一化的 Gram-Schmidt 算法。-matlab开发
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资源摘要信息: "UGM:用于无向图形模型的 Mark Schmidt MATLAB 库的自定义版本。 包括（强烈）ConvexifiedBethe 和 CountBP 的代码" 本文档提供了关于UGM（无向图形模型）库的详细信息。UGM是一个专为无向图形模型而...
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利用cvx 解决凸优化问题实例代码.rar_matlab 凸优化_凸优化_凸优化程序_凸优化问题_利用cvx 解决凸优化问题实例
07-15
本人最近利用MATLAB在做仿真，其中涉及到求解凸优化问题，现发出来与大家共享代码程序，一起进步。
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凸优化matlab代码轨迹6.832项目 该存储库包含用于通过TrajOpt [1]对欠驱动系统进行轨迹优化的代码，TrajOpt是一种基于顺序凸优化（SCO）的方法。 SCO通过迭代求解局部近似凸子问题来解决非凸问题。 我们使用基于Matlab的凸优化器CVX [2,3]来实现该算法，以解决Drake [4]框架内的子问题。 考虑了不同的动力学约束，包括前向Euler（trajopt_forward.m），向后Euler（trajopt_backward.m），中点Euler（trajopt_midpoint.m）和并置约束（trajopt_collocation.m）。 仿真结果在这里部分可用。 要运行matlab文件，需要安装Drake [4]和CVX [3]。 run_nlink.m中显示了一个示例，该示例显示了如何使用我们的代码运行轨迹优化。 run_nlink.m应该与我们提供的功能一起放在drake目录下（drake / examples / PlanarNLink /）。 参考 [1] J. Schulman，Y。Duan，J。Ho，A。Lee，I。Awwal，H。Br
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【Mark Schmidt课件】凸优化MATLAB实战训练之非平滑优化
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本课件包含的主要内容为： 研究动机：稀疏正则化 次梯度与次微分 L1正则化问题的次微分 练习：次梯度方法 次梯度的替代方法 近端梯度法 近端算子的有用特性 非平滑优化的最速下降 英文原文课件下载地址： http://page2.dfpan.com/fs/dlcjd221b2912607f25/ 更多精彩文章请关注微信号： ...
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