cvx

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    我正在使用matlab程序包“CVX”来解决优化问题。目前我正在使用for循环来添加约束,但是我发现在初始化问题时它非常慢。 for i=1:n norm(Nout(i,:)-Nin(i,:))<=tau; end Nout的和宁是大小为n * 3的两个矩阵,我需要的矩阵Nout的-宁是小于阈值的每一行的常态,我怎么会写这没有循环?谢谢!

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    我在想什么是Matlab中最快的凸优化器,或者有什么方法来加速当前求解器?我正在使用CVX,但它永久解决了我的优化问题。 我有优化是解决 minimize norm(Ax-b, 2) subject to x >= 0 and x d <= delta 其中A的大小,B是非常大的。 有没有什么办法可以通过最小二乘法求解,然后将其转移到约束版本以使其更快?

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    cvx由于某种原因,我不能开箱即用。 我使用Windows 64,CVX x64和x64的Matlab的R2012a 但是当我运行甚至只是简单的例子(\ CVX \例子\ quickstart.m)它给我一个错误: >> quickstart has_quadprog = exist('quadprog'); has_quadprog = has_quadprog == 2 | has_qu

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    我试图用CVXPY数值解决熵最大化问题。即使问题通过了DCP检查,我也会得到无限的结果,问题状态如不可行和不可靠(取决于我为参数选择的值)。我在R中使用非线性约束优化器(如Alabama)解决了同样的问题。下面是一个重现问题的小例子。 import cvxpy as cvx vals = array([ 750., 770., 790., 810., 830., 850., 870., 890

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    Z是使用Matlab从CVX SDP代码得到的矩阵变量;我怎么能包含一个约束,即矩阵Z的元素值应该是零还是一个? 有“带状”选项,但它不适用于矩阵。

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    我想转换以下SDP - 这正好验证了约束的可行性 - 从CVX(MATLAB)到CVXPY(蟒蛇): Ah = [1.0058, -0.0058; 1, 0]; Bh = [-1; 0]; Ch = [1.0058, -0.0058; -0.9829, 0.0056]; Dh = [-1; 1]; M = [0, 1;1, 0]; ni = size(M,1)/2; n = size

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    我已阅读CVX手册中的CVX解算器可以高效率地解决一些优化问题的任意精度。我不明白什么意思是精确的意思?它取决于什么?我们如何控制它? 任何意见/提示在哪里阅读以了解更多将不胜感激。

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    如何设置CVX中的最大迭代次数(并查看默认值)?我想设置更少的迭代次数来加快我的算法。 也有什么办法可以设置收敛门槛? 任何帮助,高度赞赏。

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    在Matlab中的CVX代码中,我们可以使用什么替代替代symsum? 我想在不使用循环的情况下使用双和,而symsum似乎是唯一可用的选项。

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    我想用CVXGEN解决MatLab中的QP/LP问题。我偏好CVXGEN而不是CVX,因为CVXGEN要快得多。具体地讲,我想解决 min f(x) s.t. x in X 其中f(x)是二次型的X是紧凑的,凸的,和由线性函数定义的。问题的大小取决于运行情况。我想尽可能使程序自动化。为了说明,一个CVXGEN代码的例子是: dimensions n = 10 end param