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 …

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 …

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…

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 …

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：

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 …

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 …

如何从零开始学习凸优化？ 教材：Convex Optimization（boyd） 数学基础：高数 线性代数 概率论与数理统计 矩阵论（本硕期间上过的数学课） 学习目的：做与机… 显示全部 关注者 2,843 被浏览

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 3,459 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 …