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  • 《凸优化》这本书怎么学习或阅读？ - 知乎
    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书，尝试了几次都没有完整地坚持下来。。 究其原因在于，对于初学者来说，如此厚重的书有时却不
  • 凸优化中strongly convex和L-smooth有什么应用？ - 知乎
    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最小变化速度。
  • Numerical Optimization和Convex optimization 两本书的选择?
    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 6663的lecture notes，三百来页的讲义基本将这两本七百多页的砖头涵盖了。
  • 在数学中一个非凸的最优化问题是什么意思？ - 知乎
    1，首先大家需要知道Convex VS Non-Convex的概念吧？ 数学定义就不写了，介绍个直观判断一个集合是否为Convex的方法，如下图：
  • 中科大凸优化 知识点笔记 - 知乎
    本课程整理自中国科学技术大学2011年课程《最优化理论》， 主讲人：凌青老师 cse sysu edu cn content 课程主要教材 Boyd S , Vandenberghe L Convex O…
  • 如何理解SCA（successive convex approximation）方法? - 知乎
    简单的说一下三次单词的含义： successive: 连续的含义，就是通过不断的迭代去完成的。 convex: 就是说在迭代的过程中采用的是凸函数来代替非凸函数。 approximation: 怎么去采用凸函数来代替非凸函数呢，这就需要去近似。一般而言需要包含两点，1 一致性（凸函数与非凸函数的梯度在当前 x t 处是
  • 为什么核范数能凸近似矩阵的秩？为什么核范数是凸的？ - 知乎
    其实矩阵的nuclear norm是rank的convex relaxation可以看作是上面的推论。 说一下idea，一个m*n的矩阵 M ，有奇异值分解（SVD） M = U \Sigma V^T 。
  • 非凸优化（Non-convex optimization）领域有什么起到基石作用，极其重要的论文呢？ - 知乎
    测地凸的概念由来已久，可以参考大几何学家Gromov等人在1970s总结的一些结论 [1] [2] [3]，凸优化的概念也发展了大几十年，这个不必多言， Stephen Boyd 的Convex Optimization [4] 等书都是经典，但是测地凸+凸优化来解决非凸优化问题的发展历史并不长，1991年有一篇总结较为全面的文章【Geodesic convexity in




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