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 …

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

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 …

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 …

国内的某些高等数学教材与数学专业教材关于凹凸的定义是反过来的，为了统一起见，我们把Convex function称为 凸函数 或 下凸函数，把Concave function称为 凹函数 或 上凸函数. 凸函数是这么定义 …

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 …

如何学习凸优化中的连续凸逼近问题？ 在很多论文中都看到了使用SCA（successive convex approximation），可是找不到中文的资料，请问怎么入手？ 显示全部 关注者 76 被浏览

今天分享Stephen Boyd巨作《Convex Optimization》书中有关凸集经过哪些变换后仍是凸集的内容，虽然书上也给出一些简要的证明描述，但可能有些小白读者（例如开始的我哈哈）对于书中的描述一开 …