Ⅰ matlab cvx 安装出问题了，怎么决解
哥，能给个申请的 academic License吗？
Ⅱ 如何使用MATLAB 中的 CVX工具解决不等式组问题
{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，想请教您几个关于cvx的问题，谢谢！
不知道你的s(n)和x(m)究竟是多少维的，
如果s(n)是n*1维，回则s*Q=n*1*n*m，无答法相乘
如果s(n)是1*n维，x(m)是m*1维，则
s * Q * x=+＝1*n*n*m*m*1＝1*1维
c * x=n*m*m*1=n*1维
两者维数不同无法相加
Ⅳ 凸优化cvx工具包中怎么的无法声明对偶变量
matlab,工具箱\函数,cvx,未定义matlab,工具箱\函数,cvx,未定义matlab,工具箱\函数,cvx,未定义
Ⅳ CVX工具包解决最小二乘问题的原理和算法是什么
“递归最小二次方算法”——RLS算法，其又称最小二乘法。
在我们研究两个变量(x, y)之间的相互关系时，通常可以得到一系列成对的数据
(x1, y1、x2, y2 xm , ym)；
将这些数据描绘在x -y直角坐标系中
若发现这些点在一条直线附近，
可以令这条直线方程如(式1-1)。
Y计= a0 + a1 X (式1-1)
其中：a0、a1 是任意实数
为建立这直线方程就要确定a0和a1，应用《最小二乘法原理》，
将实测值Yi与利用(式1-1)计算值(Y计=a0+a1X)的离差
(Yi-Y计)的平方和〔∑(Yi - Y计)2〕最小为“优化判据”。
令: φ = ∑(Yi - Y计)2 (式1-2)
把(式1-1)代入(式1-2)中得: φ = ∑(Yi - a0 - a1 Xi)2 (式1-3)
当∑(Yi-Y计)平方最小时，可用函数
φ 对a0、a1求偏导数，令这两个偏导数等于零。
亦即：
m a0 + (∑Xi ) a1 = ∑Yi
(∑Xi ) a0 + (∑Xi2 ) a1 = ∑(Xi, Yi)
得到的两个关于a0、a1为未知数的两个方程组，解这两个方程组得出：
a0 = (∑Yi) / m - a1(∑Xi) / m
a1 = [∑Xi Yi - (∑Xi ∑Yi)/ m] / [∑Xi2 - (∑Xi)2 / m)]
这时把a0、a1代入(式1-1)中, 此时的(式1-1)
就是我们回归的元线性方程即：数学模型。
Ⅵ cvx工具箱问题
cvx是求解凸优化问题的~你要最小化的目标函数是-(x^2+2*x+2)么，确定前面有版负号么？因为有负号的话这权个函数不是凸函数，所以cvx不能解，而且你这个函数的最小值一看就是负无穷，也没有解的意义~
只是想测试下的话，你去掉负号，cvx就可以解的~
如果你想系统了解下怎么用cvx的话，可以看下它的帮助cvx_user guide~
Ⅶ 谁懂利用CVX优化方面的知识，比如简单说一下CVX的凸优化原理，或者提供一些资料，非常感谢，有用再加分
[ book-optimization.rar ] - 这是一本讲解最优化的书籍，是全英文的。这是一部经典的外国教材，对最优化问题阐述的非常之精辟 [ Optimal.rar ] - 几个 凸优化 函数，用于解决非约束和带约束条件的凸优化问题 [ stanford_convex_optimization_book.rar ] - 国外的经典的有关于 凸优化 数学方面的教材，值得研究有关优化方面的研究者学习 [ convex_analysis_foundation.zip ] - 凸分析基础 中文教材。纯粹这方面的资料不多（多为 凸优化 之类），中文的书籍更难找，有用该方面知识的同行多多交流。 [ ConvexOptimization.rar ] - 凸优化 问题经常出现在许多不同的领域。全面介绍了主题，这本书展示了如何解决这些问题都可以高效率地详细数字。其重点是识别凸优化问题，然后找到解决他们最合适的技术。文本包含许多实例和作业练习，并会提出问题，如工程，计算机科学，数学，统计，金融，经济领域的学生，研究者和实践者。 [ cvx .zip ] - 斯坦福大学凸规划的程序，很经典，多次在IEEE的文章中出现 [ convex_optimization.rar ] - 凸优化 程序包，包含各种凸优化算法,可供方便调用. [ signal_decomposition_by_bp.rar ] - 基于基追踪（basis pursuit）对信号进行稀疏表示的算法 [ cvx .zip ] - 凸规划建模系统,包含用户手册，有助于学习压缩感知。 [ grads.rar ] - 最优化理论与算法（第2版）这本书中的课后作业。用C 实现的一些具体算法。
Ⅷ cvx能解maxmin问题吗
cvx是求解凸优化问题的~你要最小化的目标函数是-(x^2+2*x+2)么，确定前面有负号么？因为有负号的版话这个函数权不是凸函数，所以cvx不能解，而且你这个函数的最小值一看就是负无穷，也没有解的意义~只是想测试下的话，你去掉负号，cvx就可以解的~如果你想系统了解下怎么用cvx的话，可以看下它的帮助cvx_user guide~