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 …

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 ...

学习笔记：《Convex Optimizatio》-Boyd and Vandenberghe

为什么 Non-Convex Optimization 受到了越来越大的关注？ 近几年ICMl,NIPS 出现了许多Non-Convex Optimization的论文， 我虽然也在看Non-Convex Optimization… 显示全部 关注者 3,472 被浏览

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 …

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 …

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 …

Mar 16, 2021 · Part III: Strongly Convex + Gradient Lipschitz 之前知乎里有个问题是：凸优化中strongly convex和L-smooth (此处可以简单考虑成 Gradient Lipschitz)有什么应用？ (凸优化中strongly …

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