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- 在数学中一个非凸的最优化问题是什么意思？ - 知乎
楼主我硕士运筹学出身，现在师从德国海德堡大学组合优化教授，TSP鼻祖之一。 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：
- 《凸优化》这本书怎么学习或阅读？ - 知乎
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书，尝试了几次都没有完整地坚持下来。。 究其原因在于，对于初学者来说，如此厚重的书有时却不
- 如何理解SCA（successive convex approximation）方法? - 知乎
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
- Numerical Optimization和Convex optimization 两本书的选择?
Convex Optimization和Numerical Optimization这种课已经经过千锤百炼了，花太多精力去精读两本七百来页的砖头书不是太划算，很多短小精悍lecture notes都可以在网上找到。这里推荐Gatech ISyE 6663的lecture notes，三百来页的讲义基本将这两本七百多页的砖头涵盖了。
- 凸优化中strongly convex和L-smooth有什么应用？ - 知乎
L -smooth中的 L ，和 m -strongly convex中的 m 这一对CP，如果函数是二次可微的，可以认为它们就等同于函数 Hessian矩阵 的最大和最小奇异值的上界和下界，也就可以被看作梯度的最大变化速度和最小变化速度。
- 凸优化 - 知乎
参考资料：boyd的书，UCLA ECE236 在进入具体的优化算法后，我们首先讲了基于梯度的，比如梯度下降 (GD)、次梯度下降 (SD)；然后又讲了近似点算子，之后讲了基于近似点算子的方法，比如近似点梯度下降 (PG)、对偶问题的近似点梯度下降 (DP…
- 使用Cplex出现Cplex error 5002:q1 is not convex的问题? - 知乎
CPLEX Error 5002: 'x31' is not convex gurobi参数设置NonConvex=2 即可。 可是cpelx也有类似的设置是，参数 optimalitytarget=3 [1] preprocessing_qtolin=1 [2] 但是并没有用，不知道是不是cpelx版本的问题，还是python的问题，因为有查到网友说其他的语言是可以的，python却不行的问题。 奇怪~
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