我正在尝试使用CVXPY解决凸优化问题。我的值x，y分别为150和60。这是2个时隙的初始需求。目的是最大程
假设我有一个非凸的目标函数f（x）（x可以是一个向量），但是一旦添加约束，它将变成一个凸问题。
是否存在R包来计算从原点到xy平面中具有大量顶点的凸包的距离？距离定义为从原点到边缘点的最短距
我旨在使用Accelerator_proximal_gradient（FISTA）解决以下优化问题
<pre><code>Given that, Z= inverse_fourier(X)+ E, X an
我正在尝试在<code>cvxpy</code>中实现以下凸优化问题：
<pre><code>A = a given matrix of dimension dim x dim
B = a gi
我正在实现ADMM算法，以解决具有SOS约束的复杂优化问题。
算法的x更新如下所示：
<img src="https://la
例如：（6-z）（x1 + x2 + x3）＜40。
z是一个正整数变量.x1，x2和x3都是实数变量。那么如何判断函数是凸函
我正在将一些代码从MATLAB转换为python。这段代码模拟了模型的行为，我想据此估计参数。问题在于，使
我正在编写一个 matlab 程序，用它的 supremum 和 infimum 找出一个二变量函数的凸性
这是我有 f(x,y)=(x-2
我正在解决一个优化问题，因为我正在学习使用 CVX 的一些基础知识
目标是最小化成本函数
fo(x) = 2
我有一组包含 <code>(a, b)</code> 和 <code>a > 0</code> 的元组 <code>b > 0</code>。<br/>
每个元组代表一个函数 <
我正在尝试使用 CVXPY 来解决非负最小二乘问题（附加约束条件是解向量中的条目总和必须等于 1）。然
我有这个 matlab cvx 设置用于我的问题来估计最小二乘解
<pre><code>saveEditProfile_studentbtn.setOnClickListener(new
我有一个带有“主动风险”术语的 cplex/docplex 模型。我相信我正在搞乱 Pandas 和 DocPlex 的混合，但我担心
我有一个带有非线性目标函数和非线性约束的凸优化问题。目标函数和约束是在我的算法过程中通过凸
是否有任何内置函数来计算 cvxpy 中变量的余数？例如，以下示例代码：
<pre><code>m = 3
n = 2
k = 5
A = cp.Va
我的代码
<pre><code>cvx_begin
variable Q_new(N,2)
gama0 = P * db2pow(row0) / sigma2;
% R = zeros (K,1) ;
expressi
我有一个凸优化问题，其中包含可分离的、凸的、分段的线性函数 f_i(var_i)，每个函数都由一系列点 [(val
我正在使用 Python 中的 cvxpy 制定一个凸优化问题。
目标是优化（最小化）电网的成本。成本是电线
我正在使用 CVXPY 在二次优化问题 (QP) 中构建风险项，并且我正在努力使用 <code>quad_form</code> 将表达式与
