那么我们来讲凸函数（convex function）为什么叫做是凸（convex）的： 这是因为凸函数与凸集（convex set）有联系，而凸集的定义没有争议。 1. 凸函数与凸集通过 sublevel sets 这个概念联系起 …

Convex function Quasiconvex function Pseudoconvex function 在R上考虑就很容易理解。在凸要求不高过xy连线的地方，拟凸只要求不高过xy中较大者，所以凸蕴含拟凸；而伪凸则要求，“切线”“指哪”函 …

Boyd 的《Convex Optimization》确实是一本好书，当年在数学系读书的时候，很多老师也都推荐这本书。这本书的优点是大而全，拿在手上就能感受到沉甸甸的重量。。。我自己也曾经想好好读一读这本 …

1，首先大家需要知道Convex VS Non-Convex的概念吧？ 数学定义就不写了，介绍个直观判断一个集合是否为Convex的方法，如下图：

如何理解SCA（successive convex approximation）方法? 在论文中经常看到非凸问题用到SCA方法但是网络上的资料很少，而英文的文献比较难理解 显示全部 关注者 36

本课程整理自中国科学技术大学2011年课程《最优化理论》， 主讲人：凌青老师 cse.sysu.edu.cn/content 课程主要教材 Boyd S , Vandenberghe L . Convex O…

其实矩阵的nuclear norm是rank的convex relaxation可以看作是上面的推论。 说一下idea，一个m*n的矩阵 M ，有奇异值分解（SVD） M = U \Sigma V^T 。

最近迷上了凸优化里面的证明，今天分享Stephen Boyd巨作《Convex Optimization》中有关凸集分离超平面定理的证明。 虽然书中也给出了定理在special case下的证明思路，但对于小白来说，一开始看 …

英文世界中，一般分为Convex Function和Concave Function 通常意义上，前面是向下凹，后面是向上凹。 一个 助记 是con后面跟的是V，形状就和V类似。 否则，则形状就是倒着的 Λ 而国内汉语世界， …

如何从零开始学习凸优化？ 教材：Convex Optimization（boyd） 数学基础：高数 线性代数 概率论与数理统计 矩阵论（本硕期间上过的数学课） 学习目的：做与机… 显示全部 关注者 2,843 被浏览