CVX是一个用于解决凸优化问题的建模系统,支持L1范数优化。L1范数是指向量中各个元素绝对值之和,在优化问题中,L1范数可以用于解决L0范数优化问题,例如稀疏优化问题。在CVX中,可以使用norm函数计算L1范数,例如: matlab cvx_begin variable x(n) minimize( norm(x,1) ) cvx_end 上述代码表示最小化变量x的L1范数,...
对于最小二乘问题,我们可以使用"norm"函数来计算矩阵范数,并将其作为目标函数。 接下来,我们需要设置牛顿法的迭代步骤。可以使用CVX提供的"with"和"parameter"语句来设置牛顿法的超参数,并使用迭代变量进行求解。迭代的停止条件通常是目标函数的收敛值变得足够小。 最后,我们通过执行CVX的"cvx_solver"命令来指定使用...
n = norm(X,inf) %求 -范数，即 。 n = norm(X,1) %求1-范数，即 。 n = norm(X,-inf) %求向量X的元素的绝对值的最小值，即 。 n = norm(X, p) %求p-范数，即 ，所以norm(X,2) = norm(X)。 命令 矩阵的范数 函数 norm 格式 n = norm(A) %A为矩阵，求欧几里德范...
在使用cvx_begin时，通过添加quiet参数，可以避免显示求解过程，仅输出结果。使用sdp参数表示接下来是一个半正定规划问题；gp参数则表示几何规划问题。定义变量 目标函数必须为凸函数。线性函数形式为linear:[公式]；二次函数要求矩阵Q为半正定矩阵，形式为quadratic:[公式]；对于范数函数，则为norm：[公式]。
clc,clear; close all; s = rng(1); y0 = rand(1); N = 2;%q的维度 d = rand(N,1); cvx_begin variable q(N,1) variable y nonnegative maximize (log(1+1/y0)-(y-y0)/(y0*(y0+1))) subject to norm([2*(q-d);1-y])<=1+y %SOC约束 cvx_end 输出结果 Calling SDPT3 4.0:...
'norms'是您要查找的cvx命令。假设sigma是某个已知的参数，它允许Y仅近似等于A*X（例如，我试过sigma...
minimize( norm( x, 1 ) )maximize( geo_mean( x ) )如果不指定目标函数，问题将被解释成可行性...
③ norm:norm(Ax−b)... 约束条件: ① linear: b⊤x<=a② quadratic : x⊤Qx<=a % 要求Q为半正定矩阵③ SOCP(二阶锥约束): x12+x22−x32<=0,x3≥0④ SDP(决策变量是矩阵): X>=0 % 在『cvx_begin sdp』中约束X是半正定矩阵;在『cvx_begin』中约束X矩阵的每个元素非负 二阶锥约...
2 下载后对压缩包进行解压，解压到matlab的安装目录下的bin目录下。3 在matlab命令行窗口下输入cvx_setup，进行安装，之后，cvx的函数可以直接调用。使用方法 1 例：min A*X-b s.t. C*X=D E*X<=F 2 代码：（相应矩阵与向量已输入,X为n维）cvx_beginvariable x(n)minimize(norm(A*X-b))subject...
a1'*x_c + r*norm(a1,2) <= b(1); %总之多面体是给出了 a2'*x_c + r*norm(a2,2) <= b(2); %’:转置 a3'*x_c + r*norm(a3,2) <= b(3); %感觉2范数是个比较方便的写法 a4'*x_c + r*norm(a4,2) <= b(4);