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Convex optimization 凸优化 stephen boyd

坐标点Matlab代码近端文件 注意 这个包是无人维护的。 不保证其可靠性。 介绍 这是 Parikh 和 Boyd 对proximal代码的 Julia 的翻译。 有关更多详细信息，请参阅下面的文档。 近端运算符 这个“库”包含 Matlab 中各种近端算子的示例实现。 这些实现旨在用于教学，而不是最高效的。 此代码与论文相关尼尔帕里克和斯蒂芬博伊德。 要求 C 函数依赖于 GNU 科学库 (GSL)。 其中一些函数还包含 OpenMP 指令来并行化一些for循环，因此使用 OpenMP 进行编译是可选的，但如果使用某些函数，速度会大大加快。 Matlab 函数prox_cvx.m需要 . 例子 通过 CVX 和此处的函数评估l1范数的近端算子： >> n = 100 ; >> lambda = 1 ; >> >> v = randn(n, 1 ); >> >> % CVX baseline >> cvx_begin quiet >> variable x(n) >> minimize(norm(x, 1 ) + ( 1 /( 2 *lambda))*sum_square(x - v

Boyd著作Convex Optimization配套的PPT。英文书籍阅读难度大，可以参考一下这个，挺不错的

包含Convex Optimization,Lecture slides---bv_cvxslides，Convex Optimization 教材习题答案，Additional Exercises for Convex Optimization四本书。 凸优化理论部分由4章构成，不仅涵盖了凸优化的所有基本概念和主要结果，还详细介绍了几类基本的凸优化问题以及将特殊的优化问题表述为凸优化问题的变换方法，这些内容对灵活运用凸优化知识解决实际问题非常有用。应用部分由3章构成，分别介绍凸优化在解决逼近与拟合、统计估计和几何关系分析这三类实际问题中的应用。算法部分也由3章构成，依次介绍求解无约束凸优化模型、等式约束凸优化模型以及包含不等式约束的凸优化模型的经典数值方法， 以及如何利用凸优化理论分析这些方法的收敛性质。通过阅读《信息技术和电气工程学科国际知名教材中译本系列:凸优化》，能够对凸优化理论和方法建立完整的认识。

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凸优化习题答案，涵盖所有凸优化章节课后习题解答，是学习凸优化知识的必要补充。通过习题的训练，能够更深地理解老师在课上传授的知识，对今后的学习以及科研有很大帮助。

convex optimization 凸优化stephen boyd的书 2013年英文版

凸优化 中文版 清华大学 王书宁翻译。提供给学习凸优化的同学们交流分享。

Introduction to Applied Linear Algebra（线性代数应用） Stephen Boyd Department of Electrical Engineering Stanford University Lieven Vandenberghe Department of Electrical and Computer Engineering University of California, Los Angeles