《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》内容非常丰富。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。

讲述了凸集、凸函数、凸优化对偶等基础理论，还有凸优化算法的应用以及带约束以及不带约束的优化问题

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Matlab的耳语代码无码 该存储库适用于以下论文中介绍的具有Lp范数约束的非凸优化（NOLC），并且是在Matlab R2014a中构建的。 Zhang T，Wu H，Liu Y，et al。 [J]。 遥感，2019，11（5）：559。 有关我的更多信息，您可以访问我的。 内容 介绍 红外搜索与跟踪（IRST）系统已被广泛使用，红外小目标检测领域也受到了广泛的关注。 在此背景下，本文提出了一种基于具有Lp范数约束（NOLC）的非凸优化的红外小目标检测方法。 NOLC方法用Lp范数增强了稀疏项约束，同时适当地缩放了低秩项的约束，因此NP难问题转化为非凸优化问题。 首先，将红外图像转换为斑块图像，然后通过乘数的交替方向方法（ADMM）对其进行求解。 通过改进收敛策略，给出了一种有效的求解器。 实验表明，NOLC能够准确地检测出目标并极大地抑制了背景，证明了NOLC方法在检测效率和计算效率上的优势。 图1.具有不同p值的几何。 从左上到右下分别等于2.8、1.4、1、0.7。 图2.红外图像的低秩特性和稀疏性说明。 方法 图3. NOLC模型的检测流程。 下表中给出了NOLC模型的迭代

主要介绍拉格朗日对偶及凸优化，拉格朗日对偶函数。包括拉格朗日对偶问题，强对偶和Slater’s条件，KKT最优化条件，敏感度分析

压缩感知及其凸优化重构算法研究开题报告.doc

Stephen Boyd 凸优化教材的课后习题答案，2022年的英文版。

采用凸优化的方法实现图像的上采样，带图像可用，采用PSNR与原图像进行评估

一本写给工程师看的凸优化书籍。作者本身是这方面的大牛！