%% clc,clear; close all %随机初始化参数 s=rng(1) 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) %声明变量 minimize( norm( A * x - b, 2 ) ) %目标函数 subject to C * x =...
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,...
2.调用minimize的目标函数必须是凸的 3.调用maximize的目标函数必须是凹的 例如：minimize( norm( x, ...
函数 norm 格式 n = norm(X) %X为向量，求欧几里德范数，即 。 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 ...
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]...
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 ...
•cvx_begin为新的CVX规范创建一个占位符,并准备Matlab接受变量声明,约束,目标函数等。 •变量X(N)声明X为维度N的优化变量。CVX要求所有问题变量在目标函数或约束中使用之前先声明。 •minimum(norm(A*x-b))指定为最小化的目标函数。 •cvx_end表示CVX规范的结尾,问题得以解决。
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 to C*X==D E*X<=Fcvx_end 注意事项 只适用于凸优化问题。
牛顿法是一种迭代的方法,通过计算函数的一阶和二阶导数来逼近函数的最小值点。 在Matlab中,我们首先需要定义问题的变量和常数。可以使用CVX提供的变量定义语句"cvx_begin"和"cvx_end"来定义问题的变量。然后,通过CVX提供的一系列函数来定义目标函数和约束条件。对于最小二乘问题,我们可以使用"norm"函数来计算矩阵...
norm(x,Inf )<=e; cvx_end 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 运行结果非常炫酷!每次迭代的各变量的值给出,然后还有很多参数如: Total CPU time (secs) = 0.10 CPU time per iteration = 0.01 最后会给出运行的结果,是否解决优化问题: ...