Ⅰ matlab cvx 安裝出問題了，怎麼決解
哥，能給個申請的 academic License嗎？
Ⅱ 如何使用MATLAB 中的 CVX工具解決不等式組問題
{if(guess>i)
{printf("please input a little smaller.\n");
scanf("%d",&guess);}
else
{printf("please input a little bigger.\n");
scanf("%d",&guess);}
}
Ⅲ 你好，想請教您幾個關於cvx的問題，謝謝！
不知道你的s(n)和x(m)究竟是多少維的，
如果s(n)是n*1維，回則s*Q=n*1*n*m，無答法相乘
如果s(n)是1*n維，x(m)是m*1維，則
s * Q * x=+＝1*n*n*m*m*1＝1*1維
c * x=n*m*m*1=n*1維
兩者維數不同無法相加
Ⅳ 凸優化cvx工具包中怎麼的無法聲明對偶變數
matlab,工具箱\函數,cvx,未定義matlab,工具箱\函數,cvx,未定義matlab,工具箱\函數,cvx,未定義
Ⅳ CVX工具包解決最小二乘問題的原理和演算法是什麼
「遞歸最小二次方演算法」——RLS演算法，其又稱最小二乘法。
在我們研究兩個變數(x, y)之間的相互關系時，通常可以得到一系列成對的數據
(x1, y1、x2, y2 xm , ym)；
將這些數據描繪在x -y直角坐標系中
若發現這些點在一條直線附近，
可以令這條直線方程如(式1-1)。
Y計= a0 + a1 X (式1-1)
其中：a0、a1 是任意實數
為建立這直線方程就要確定a0和a1，應用《最小二乘法原理》，
將實測值Yi與利用(式1-1)計算值(Y計=a0+a1X)的離差
(Yi-Y計)的平方和〔∑(Yi - Y計)2〕最小為「優化判據」。
令: φ = ∑(Yi - Y計)2 (式1-2)
把(式1-1)代入(式1-2)中得: φ = ∑(Yi - a0 - a1 Xi)2 (式1-3)
當∑(Yi-Y計)平方最小時，可用函數
φ 對a0、a1求偏導數，令這兩個偏導數等於零。
亦即：
m a0 + (∑Xi ) a1 = ∑Yi
(∑Xi ) a0 + (∑Xi2 ) a1 = ∑(Xi, Yi)
得到的兩個關於a0、a1為未知數的兩個方程組，解這兩個方程組得出：
a0 = (∑Yi) / m - a1(∑Xi) / m
a1 = [∑Xi Yi - (∑Xi ∑Yi)/ m] / [∑Xi2 - (∑Xi)2 / m)]
這時把a0、a1代入(式1-1)中, 此時的(式1-1)
就是我們回歸的元線性方程即：數學模型。
Ⅵ cvx工具箱問題
cvx是求解凸優化問題的~你要最小化的目標函數是-(x^2+2*x+2)么，確定前面有版負號么？因為有負號的話這權個函數不是凸函數，所以cvx不能解，而且你這個函數的最小值一看就是負無窮，也沒有解的意義~
只是想測試下的話，你去掉負號，cvx就可以解的~
如果你想系統了解下怎麼用cvx的話，可以看下它的幫助cvx_user guide~
Ⅶ 誰懂利用CVX優化方面的知識，比如簡單說一下CVX的凸優化原理，或者提供一些資料，非常感謝，有用再加分
[ book-optimization.rar ] - 這是一本講解最優化的書籍，是全英文的。這是一部經典的外國教材，對最優化問題闡述的非常之精闢 [ Optimal.rar ] - 幾個 凸優化 函數，用於解決非約束和帶約束條件的凸優化問題 [ stanford_convex_optimization_book.rar ] - 國外的經典的有關於 凸優化 數學方面的教材，值得研究有關優化方面的研究者學習 [ convex_analysis_foundation.zip ] - 凸分析基礎 中文教材。純粹這方面的資料不多（多為 凸優化 之類），中文的書籍更難找，有用該方面知識的同行多多交流。 [ ConvexOptimization.rar ] - 凸優化 問題經常出現在許多不同的領域。全面介紹了主題，這本書展示了如何解決這些問題都可以高效率地詳細數字。其重點是識別凸優化問題，然後找到解決他們最合適的技術。文本包含許多實例和作業練習，並會提出問題，如工程，計算機科學，數學，統計，金融，經濟領域的學生，研究者和實踐者。 [ cvx .zip ] - 斯坦福大學凸規劃的程序，很經典，多次在IEEE的文章中出現 [ convex_optimization.rar ] - 凸優化 程序包，包含各種凸優化演算法,可供方便調用. [ signal_decomposition_by_bp.rar ] - 基於基追蹤（basis pursuit）對信號進行稀疏表示的演算法 [ cvx .zip ] - 凸規劃建模系統,包含用戶手冊，有助於學習壓縮感知。 [ grads.rar ] - 最優化理論與演算法（第2版）這本書中的課後作業。用C 實現的一些具體演算法。
Ⅷ cvx能解maxmin問題嗎
cvx是求解凸優化問題的~你要最小化的目標函數是-(x^2+2*x+2)么，確定前面有負號么？因為有負號的版話這個函數權不是凸函數，所以cvx不能解，而且你這個函數的最小值一看就是負無窮，也沒有解的意義~只是想測試下的話，你去掉負號，cvx就可以解的~如果你想系統了解下怎麼用cvx的話，可以看下它的幫助cvx_user guide~