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 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 …

Jun 24, 2019 · convex 从直观上讲，有时候肯定就会吐槽这个图形是凹下去了呀，为什么叫凸函数？最近看《convex optimization》这本书，结合又问了GPT一些相关的问题，之后才明白了，convex函数、 …

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 …

凸分析（convex analysis）Chapter1-仿射集（Affine Set） 在整本书中， 代表整个实数， 代表着欧氏空间，也就是一个常见的向量空间，其中元素都是形如 ，这样的 维数组。 除非另有说明，否则一切都 …

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 …

Aug 3, 2023 · 英文世界中，一般分为Convex Function和Concave Function 通常意义上，前面是向下凹，后面是向上凹。 一个 助记 是con后面跟的是V，形状就和V类似。 否则，则形状就是倒着的 Λ 而 …

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

我们证明了梯度方法最快的收敛速度只能是 （没有强凸假设的话），但是前面的方法最多只能达到 的收敛速度，那么有没有方法能达到这一极限呢？有！这一节要讲的 加速近似梯度方法 (APG) 就是。这 …

( 2 ) CMU 有个老师叫Ryan T 开了门Convex Optimization上过一些，感觉不错，我没看完，你可以试试，这里是链接： Convex Optimization 。 （3）Nesterov 的《Introductory Lectures on Convex …