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:...
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...
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,...
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]。
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...
matlab2023a 代码来自官方网站: m = 20; n = 10; p = 4; A = randn(m,n); b = randn(m,1); C = randn(p,n); d = randn(p,1); e = rand; cvx_begin variable x(n) minimize( norm( A * x - b, 2 ) ) subject to
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...
A= randn(m,n); b = randn(m,1); C= randn(p,n); d = randn(p,1); e =rand; cvx_begin quiet%开始 variable x(n) minimize( norm( A* x - b,2) ) subject to%加入约束条件 C* x ==d norm( x, Inf )<=e cvx_end%结束 ...
minimize(norm(x, 1)); % Objective function: Minimize the L1 norm of x subject to A*x == y; % Constraint: A*x should be equal to the measurements y cvx_end; % Obtain the time domain signal from the frequency domain representation ...
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...