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凸优化convex optimization是数学优化的一个子领域，研究的是凸集上凸函数最小化的问题。许多类别的凸优化问题允许采用多项式时间算法，而数学优化一般来说是NP-hard。
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代写凸优化作业代写convex optimization
凸面优化应用于广泛的学科，如自动控制系统、估计和信号处理、通信和网络、电子电路设计、数据分析和建模、金融、统计（最佳实验设计）和结构优化，其中近似概念被证明是有效的。
凸优化包含几个不同的主题，列举如下：
优化问题Optimization problem代写
在数学、计算机科学和经济学中，优化问题是指从所有可行的解决方案中找到最佳解决方案的问题。
凸函数Convex function代写
在数学中，如果函数图形上任何两点之间的线段不位于两点之间的图形下方，则称实值函数为凸。
凸集Convex set代写
在几何学中，如果给定子集的任何两点，子集包含连接它们的整条线段，那么欧几里得空间的一个子集，或者更普遍的红线上的仿射空间，就是凸的。等价地，一个凸集或凸区域是一个子集，它与每条线相交为一条线段（可能为空）。
其他相关科目课程代写：
- 水平集Level set
- 凹函数Concave function
凸优化的相关
无约束的凸优化可以很容易地用梯度下降法（最陡峭下降法的一个特例）或牛顿法来解决，并结合线搜索适当的步长；这些可以从数学上证明快速收敛，特别是后一种方法。
Unconstrained convex optimization can be easily solved with gradient descent (a special case of steepest descent) or Newton’s method, combined with line search for an appropriate step size; these can be mathematically proven to converge quickly, especially the latter method.
凸优化课后作业代写
$$
p^{\star}=\inf {x} \sup {\lambda \geq 0} L(x, \lambda) .
$$
By the definition of the dual function, we also have
$$
d^{\star}=\sup {\lambda \succeq 0} \inf {x} L(x, \lambda) .
$$
Thus, weak duality can be expressed as the inequality
$$
\sup {\lambda \succeq 0} \inf {x} L(x, \lambda) \leq \inf {x} \sup {\lambda \geq 0} L(x, \lambda),
$$
and strong duality as the equality
$$
\sup {\lambda \succeq 0} \inf {x} L(x, \lambda)=\inf {x} \sup {\lambda \succeq 0} L(x, \lambda) .
$$
凸优化课后作业代写的应用代写
Ben-Hain和Elishakoff(1990)，Elishakoff等人(1994)将凸分析应用于模型的不确定性。
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