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- 凸凹函数到底怎么定义？ - 知乎
图像以上为 凸集 的就是凸函数，如开口向上的二次函数，英文里叫Convex或concave up，反过来就是凹函数，英文叫Concave或concave down，这是国际上的定义。 国内大部分经济学书里凹凸性的提法和国外一致，但一些数学书正好反过来，根据图像下方是凸集还是凹集，把Convex Function定义成凹函数，Concave
- 对Convex Optimization凸优化书上透视函数的一些理解 - 知乎
继续分享自己对Stephen Boyd巨作《Convex Optimization》书上概念的一些理解，由于用的是IPAD看的书，所以推导分析过程就用IPAD屏幕写的，效果不好看请见谅。 今天选取书上P39和P40有关透视函数和几何意义这两个内容。 今天解决以下问题：
- 凸分析（convex analysis） - 知乎
2 1 1 定义（凸集） 空间 的一个子集 ，若对于 ， ，有 ，则称子集 为一个凸的（convex）。 根据前述，显然，所有仿射集（包括空集 和全空间 ）都是凸的。
- 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。
- 五种凸优化问题取全局最优点判定条件的完整证明推导过程
凸优化问题的形式是什么？ 凸优化问题有什么特征。 五种凸优化问题取全局最优点的判定条件，及其推导证明过程。 由于看的书是Stephen Boyd的convex optimization，为了方便对照书的内容和笔记，整理出下面笔记图片：
- multi-convex 多凸优化是什么？ - 知乎
关于multi-convex，论文里是这么说的： A multi-convex optimization problem is one in which the variables can be partitioned into sets over which the problem is convex when the other variables are fixed Multi-convex problems are generally solved approximately using variations on alternating or cyclic minimization [1]
- 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…
- CVX的使用规则问题 例如concave-concave的问题 但他是凸的 但cvx无法判断他的凸性？ - 知乎
CVXの使用ルールについて、例えばconcave-concaveの問題や凸の問題について説明しています。
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