西安电子科技大学优质课程《凸优化及其在信号处理中的应用》课程教学大纲

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凸优化在信号处理中的重要角色

凸优化在信号处理中的重要角色信号处理是一门研究如何对信号进行采集、处理、分析和解释的学科，它在各个领域都有着广泛的应用，如通信、图像处理、声音处理等。

而在信号处理中，凸优化则扮演着至关重要的角色。

凸优化是数学中的一个重要分支，它研究的是凸函数的极小化问题，具有良好的数学性质和广泛的应用价值。

本文将探讨凸优化在信号处理中的重要角色，介绍凸优化在信号处理中的应用以及其在该领域中的优势和挑战。

一、凸优化在信号处理中的基本概念在介绍凸优化在信号处理中的重要角色之前，首先需要了解凸优化的基本概念。

凸优化是指优化问题中的目标函数是凸函数，约束集是凸集的优化问题。

凸函数具有全局极小值，因此凸优化问题相对容易求解。

在信号处理中，很多问题可以被建模为凸优化问题，如信号重构、信号去噪、信号分解等。

通过凸优化方法，可以高效地解决这些问题，提高信号处理的效率和准确性。

二、凸优化在信号重构中的应用信号重构是信号处理中的一个重要问题，其目标是根据采集到的信号数据，恢复出原始信号。

在实际应用中，由于采集到的信号数据可能存在缺失、噪声等问题，因此信号重构往往是一个凸优化问题。

通过最小化目标函数，如信号的稀疏度或者总变差，可以得到高质量的信号重构结果。

凸优化方法在信号重构中有着广泛的应用，如基于L1范数的稀疏重构算法、基于TV范数的总变差重构算法等，这些方法在图像处理、语音处理等领域取得了显著的成果。

三、凸优化在信号去噪中的应用信号去噪是信号处理中的另一个重要问题，其目标是从含噪声的信号中提取出干净的信号成分。

凸优化方法在信号去噪中也发挥着重要作用。

通过构建合适的凸优化模型，如最小化信号的稀疏表示和噪声的范数之和，可以有效地去除信号中的噪声成分。

凸优化方法在信号去噪中具有较好的稳定性和鲁棒性，能够处理各种类型的噪声，并且在保持信号主要特征的同时去除噪声。

四、凸优化在信号分解中的应用信号分解是将信号分解为不同成分或者分量的过程，常用于信号的特征提取和分析。

2017年西电电院数字信号处理教学大纲

《数字信号处理》课程教学大纲课程代码：IB3123008课程名称：数字信号处理英文名称：Digital Signal Processing开课学期：第6学期学分：3 学时：48课程类別：必修课，专业基础课适用专业：电子信息工程、信息对抗技术、遥感科学与技术、电磁场与无线技术、智能科学与技术开课对象：三年级本科生先修课程：信号与系统、MATLAB语言后修课程：雷达原理、数字图像处理、数字音视频处理等开课单位：电子工程学院团队负责人：史林责任教授：史林执笔人：史林核准院长：苏涛一、课程性质、目的和任务数字信号处理采用数字技术，研究信号和系统分析、处理、设计的基本原理和方法，是电子信息与电气工程类专业（电子信息工程专业、通信工程专业、信息工程专业等）的专业基础课，具有理论与实践紧密结合的特点。

通过本课程的学习，使学生建立数字信号处理的基本概念，掌握数字信号处理的基本原理、理论和方法，了解数字信号处理的新方法和新技术，熟练应用现代工具进行数字信号处理的仿真、分析和设计，达到能够对数字信号和系统进行分析、处理和设计的能力水平。

为学习后续专业课程、进行创新性研究和解决复杂工程问题，奠定坚实的专业基础理论知识和工程实践能力。

本课程对学生达到如下毕业要求有贡献二、教学内容、基本要求及学时分配《数字信号处理》课程的教学内容、基本要求、学时分配和毕业要求指标点在教学中的具体体现如下。

（一）绪论 ( 2学时)1.教学内容介绍数字信号处理的基本概念、研究的内容及应用领域、发展概况和发展趋势，数字信号处理的基本特点，用数字方法处理信号的基本概念和一般方法。

2.基本要求（1）了解数字信号处理研究的内容、应用领域、发展概况和发展趋势；（2）熟悉数字信号处理的基本概念和特点；（3）掌握用数字方法处理信号的基本概念和一般方法。

3.重点、难点重点：数字信号处理的基本概念和特点。

难点：用数字方法处理信号的基本概念和一般方法4.作业及课外学习要求作业：分析数字信号处理的特点；熟悉用数字方法处理信号的一般方法，理解其中每个模块单元的作用。

凸优化课件

针对非线性约束条件，需要采用约束优化方法，如拉格朗日乘子法、罚函数法等。
局部最优解和全局最优解
非线性凸优化问题可能存在多个局部最优解，需要研究如何找到全局最优解或近似全局最优解。
大规模凸优化问题
计算复杂度
大规模凸优化问题的计算复杂度通常很高，需要采用高效的优化算法。
并行计算和分布式计算
为了加速大规模凸优化问题的求解，可以采用并行计算和分布式计算技术。
凸函数性质
凸函数具有单调性、有下界性、最小化性质等性质。在优化问题中，凸函数的最小值可以通过优化方法求解。
凸集与凸函数的几何解释
凸集的几何解释
凸集可以用图形表示，例如二维平面上的一个凸集可以表示为一个凸多边形。
凸函数的几何解释
对于凸函数，其图像是一个向上的曲线，且在该曲线上任意两点之间画一条线，该线总是在函数图像之下。这意味着对于凸函数，其最小值存在于其定义域的端点或边界上。
凸函数的性质
凸函数具有连续性、可微性、单调性、凸性等性质，这些性质使得凸优化问题在求解过程中具有一些特殊的优势。
凸优化在数学与工程领域的应用
在数学领域的应用
凸优化在数学领域中广泛应用于最优化理论、统计推断、机器学习等领域。例如，在机器学习中，凸优化方法可以用于求解支持向量机、神经网络等模型的参数。
现状与挑战
目前，凸优化算法在理论和实际应用中都取得了很大的进展。然而，随着问题的复杂性和规模的增加，凸优化算法也面临着一些挑战，如计算复杂度高、局部最优解等问题。未来，需要进一步研究和发展更高效的算法和技术，以解决更复杂的问题。
02
凸集与凸函数
凸集的定义与性质
凸集定义
一个集合称为凸集，如果该集合中的任意两点之间的线段仍在集合中。

信号处理与通信中的凸优化

信号处理与通信中的凸优化
信号处理与通信是现代通讯技术中的重要领域之一，它涉及到诸
多数学和工程学科的知识，其中凸优化也是不可或缺的一部分。

凸优化是一种数学优化方法，其主要目标是最小化凸函数，即在
一定的约束条件下，使目标函数取得最小的值。

在信号处理和通信领
域中，凸优化可以被广泛应用于信道编码、信号计算、信号重构和信
号分类等方面。

以信道编码为例，凸优化可以被用于设计码字的分布，以最小化
平均失真度。

在信号计算方面，凸优化可以被用于处理各种形式的线
性和非线性方程，并求解各种优化问题。

在信号重构方面，凸优化可
以被用于图像压缩和语音信号压缩，以及对二维和三维信号的采样和
重建。

在信号分类方面，凸优化可以被用于模式识别和特征提取，从
而实现对信号的分类和识别。

凸优化在信号处理和通信中的应用可以追溯到二十世纪六十年代，如今已经成为一种非常流行的数学工具。

随着计算机技术的不断发展，优化算法的快速求解能力也得到了极大的提高，使得凸优化在实际应
用中变得更加可行和有效。

总之，凸优化在信号处理和通信中具有广泛的应用前景，可以对
现代通讯技术的发展起到重要的推动作用。

凸优化理论与应用_凸集

03
凸优化问题建模与求解
凸优化问题定义及示例
凸优化问题定义
凸优化问题是一类特殊的数学优化问题，其目标函数是凸函数，约束条件为凸集。凸函数在数学上具有很好的性质，如局部最优解即为全局最优解，这使得凸优化问题的求解相对简单。
凸优化问题示例
支持向量机（SVM）、线性回归、逻辑回归、最小二乘法等机器学习算法中的优化问题都可以转化为凸优化问题进行求解。
凸函数与凹函数关系
凹函数定义
凹函数与凸函数相反，满足f(λx1+(1-λ)x2)≥λf(x1)+(1-λ)f(x2)。
凸凹性转换
通过取负操作，可以将凸函数转换为凹函数，反之亦然。即，如果f是凸函数，则-f是凹函数；如果f是凹函数，则-f 是凸函数。
凸凹组合
凸函数和凹函数的线性组合可能既不是凸函数也不是凹函数，但可以通过一定的条件判断其凸凹性。
01
03
02 04
多面体与单纯形
多面体是由有限个线性不等式定义的集合，即{x | Ax ≤ b}。单纯形是一种特殊的多面体，每个顶点都是其他顶点的邻居。
锥与凸锥
锥是由原点出发的射线组成的集合。如果锥还是凸集，则称为凸锥。
02
凸函数及其性质
凸函数定义及示例
凸函数定义
在数学中，一个函数被称为凸函数，如果对于该函数定义域内的任意两个点x1 和x2，以及任意实数λ∈[0,1]，都有f(λx1+(1-λ)x2)≤λf(x1)+(1-λ)f(x2)成立。
稀疏表示与重构
在压缩感知中，利用凸集理论对信号进行稀疏表示，并通过求解凸优化问题实现信号的重构。
噪声鲁棒性
针对压缩感知中的噪声问题，利用凸集理论构建鲁棒性优化模型，提高信号恢复的精度和稳定性。

《信号处理专题设计》课程设计的教学大纲

一、课程名称：信号处理专题设计二、课程性质：选修课三、课程学时：48学时四、课程对象：电子信息科学与技术、通信工程等相关专业的本科生五、课程简介：信号处理专题设计课程是电子信息类专业中的重要课程之一，旨在培养学生对信号处理理论和技术的深入理解，同时提高学生的工程实践能力。

通过本课程的学习，学生将能够掌握信号处理领域的基本理论和方法，具备解决实际问题的能力。

六、课程目标：1. 了解信号处理的基本概念和技术，理解信号处理在实际应用中的重要性；2. 掌握信号处理的基本原理和常用算法，能够运用这些知识进行实际工程设计和问题解决；3. 培养学生的创新意识和团队合作精神，能够独立或协作完成信号处理相关课题的实践设计与研究。

七、教学内容：1. 信号处理基础知识1.1 信号的基本概念1.2 时域分析与频域分析1.3 离散信号与连续信号2. 信号处理算法与技术2.1 傅里叶变换及其应用2.2 时域滤波与频域滤波2.3 自适应信号处理3. 信号处理系统设计3.1 数据采集与预处理3.2 数据压缩与传输3.3 实时信号处理系统设计4. 课设项目4.1 选题与任务分配4.2 调研与方案设计4.3 实施与验证4.4 报告撰写与成果展示八、教学方法：1. 理论讲解：通过课堂讲授，系统地介绍信号处理的基本理论、算法和技术，引导学生建立起完整的知识体系；2. 实践操作：通过实验课或课程设计，指导学生利用MATLAB等工具进行实际数据处理和系统设计，培养学生的动手能力；3. 导师指导：每个课设项目配备一名教师作为指导老师，负责对学生进行项目管理与成果评定；4. 论文撰写：要求学生撰写课设论文，对课程设计过程进行总结和归纳，提高学生的论文写作能力。

九、教材与参考书：主教材：《数字信号处理（第四版）》著者：Proakis J G参考书：1. 《数字信号处理与应用》著者：Zhang S B2. 《MATLAB信号处理技术及应用》著者：Wang L十、成绩评定：1. 平时成绩：包括课堂表现、实验报告、作业等；2. 课程设计成绩：包括课程设计的过程管理、设计成果质量等；3. 期末考试：对学生的整体学习情况进行综合考核；4. 考核比例：平时成绩占30，课程设计成绩占30，期末考试成绩占40。

西安电子科技大学郭宝龙《信号与系统》课件(完整版)

6．因果信号与反因果信号
常将 t = 0时接入系统的信号f(t) [即在t < 0， f(t) =0]称为因果信号或有始信号。阶跃信号是典型的一个。而将 t ≥ 0， f(t) =0的信号称为反因果信号。
第第1 1-17 17页页
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©西安电子科技大学电路与系统教研中心
信号与系统电子教案电子教案
信号与系统电子教案电子教案
第一章信号与系统
1.2 信号的描述和分类
一、信号的描述
信号是信息的一种物理体现。它一般是随时间或位置变化的物理量。信号按物理属性分：电信号和非电信号。它们可以相互转换。电信号容易产生，便于控制，易于处理。本课程讨论电信号---简称 “ 信号” 。电信号的基本形式：随时间变化的电压或电流。描述信号的常用方法（1）表示为时间的函数（2）信号的图形表示--波形 “ 信号” 与“ 函数” 两词常相互通用。
f1(t) = sin(πt) 1 f 2( t ) 1 o -1
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值域连续
1 2 t
值域不连续
o 1 2 t
-1
©西安电子科技大学电路与系统教研中心
信号与系统电子教案电子教案
1.2 信号的描述和分类
离散时间信号：仅在一些离散的瞬间才有定义的信号称为离散时间信号，简称离散信号。取值为规定数值时常称为数字信号。这里的“ 离散” 指信号的定义域— 时间是离散的，它只在某些规定的离散瞬间给出函数值，其余时间无定义。如右图的f(t)仅在一些离散时刻 f(t) tk(k = 0,±1,±2,… )才有定义，其余时间无定义。 2 2 1 相邻离散点的间隔Tk=tk+1- tk可 1 以相等也可不等。通常取等间隔 o t1 t2 t3 t 4 t1 t T，离散信号可表示为f(kT )，简写为f(k)，这种等间隔的离散信号也 -1.5 常称为序列。其中k 称为序号。

凸分析教学大纲）

《凸分析》课程教学大纲课程英文名称：Convex Analysis课程编号：941428课程计划学时：36学分：2课程简介：凸分析是研究凸性的一门学科。

它主要由凸集、（凸）多包形和凸函数三部分所组成。

凸性的结果可追溯到18世纪中叶，但是近代的凸分析则在20世纪由H.闵科夫斯基、C.卡拉西奥多里等人创始的他们对于多包形作了深入的研究,奠定了有关的基本理论。

在20世纪中叶，由于最优化理论的发展，许多的基本理论问题皆涉及到凸性，使凸分析日益受到重视而深入发展。

凸性、次梯度等在离散数学方面也受到注意。

教学对象：数学与应用数学、信息与计算科学本科生。

一、课程教学内容及教学基本要求教学目标：本课程是应用数学专业的一门学位课。

通过本课程的学习，使学生对凸分析理论、思想和方法有一个较完整的认识(主要是有穷维空间)。

掌握应用凸分析解题的基本技巧。

为学生从事相应的研究工作和应用打下一定的基础。

课程主要内容：R中的凸集一、n理解与掌握与凸集和凸锥，凸集的内部，承托超平面，凸多面体，凸集的无界性和相关的概念及基本结论，了解凸集的面的概念。

着重掌握凸集的分解定理。

二、凸函数理解与掌握与凸函数有关的基本概念和结论。

着重掌握凸函数与凸集的联系。

三、对偶关系理解与掌握与凸函数的共轭，凸集的承托函数，凸集的极化及对偶锥等有关的基本概念和结论。

通过对它们深入理解不断深化对凸分析的研究对象的认识。

四、凸函数的次微分运算理解与掌握次梯度和次微分基本概念，某些次微分的具体形式，次微分的基本性质。

了解次微分映射的单调性*性质。

二、大纲附录教材名称：《凸分析导论》 [荷]J.V.蒂尔编著中南工业大学出版社 1990参考书：《凸分析》史树中编著科学出版社 1970《凸分析基础》冯德兴编著科学出版社 1995。

凸优化理论在信号处理中的应用研究

凸优化理论在信号处理中的应用研究引言：信号处理作为一门重要的交叉学科，广泛应用于通信、图像处理、声音处理等领域。

信号处理的目标是从实际场景中提取有用的信息，并对其进行优化和改进。

凸优化理论作为一种数学工具，能够帮助解决信号处理中的优化问题，提高信号处理算法的性能。

本文将重点探讨凸优化理论在信号处理中的应用研究。

一、凸优化理论概述凸优化理论于20世纪60年代发展起来，是数学规划领域的一个重要分支。

凸优化问题的目标函数和约束条件都是凸函数，具有较好的可解性和唯一的最优解。

凸优化理论研究了凸优化问题的性质、求解方法和应用领域，为信号处理提供了理论基础和解决方案。

二、凸优化在信号重构中的应用研究信号重构是信号处理中的一个关键问题，即根据信号的部分观测数据恢复原始信号。

凸优化理论能够解决信号重构中的优化问题，并提供了一些有效的重构算法。

例如，基于拟凸优化的稀疏重构算法通过最小化一组约束条件来恢复稀疏信号，广泛应用于信号压缩和图像恢复领域。

凸优化理论还可以用于信号采样优化，通过选择合适的采样方案来提高信号重构的质量和效率。

三、凸优化在信号分类中的应用研究信号分类是信号处理中的另一个重要问题，即将信号分为不同的类别或状态。

凸优化理论可以用于优化信号分类的准确性和效率。

例如，支持向量机是一种基于凸优化理论的分类算法，通过在特征空间中构建一个最优的超平面来实现分类任务。

其他一些凸优化算法，例如逻辑回归和线性判别分析，也被广泛应用于信号分类中，取得了良好的效果。

四、凸优化在信号降噪中的应用研究信号处理中常常遇到信号受到噪声的影响而产生失真或损失信息的问题。

凸优化理论可以用于优化信号降噪中的相关问题。

例如，基于凸优化的正则化方法可以通过添加一些先验信息来恢复受损的信号，并降低噪声的影响。

这些方法通过最小化噪声和信号之间的距离，提高了信号降噪的质量和准确性。

五、凸优化在自适应滤波中的应用研究自适应滤波是一种广泛应用于信号处理中的技术，用于提取信号中的特定成分或抑制干扰信号。

凸优化理论与应用_凸函数

25
共轭函数具有凸性！
13
共轭函数的性质

Fenchel’s inequality
f ( x) f * ( y) yT x.

性质：若 f ( x )为凸函数，且 f ( x ) 的上半图是闭集，则有
f ** f .

n z R 性质：设 f ( x ) 为凸函数，且可微，对于，若 y f ( z )

若 f ( x ) 为准凸函数，根据 f ( x ) 的任意 t 下水平集，我们可以构造一个凸函数族 t ( x)，使得
f ( x) t t ( x) 0

例：
f ( x) t 0 t ( x) . otherwise

性质：若 t ( x) 为准凸函数 f ( x ) 的凸函数族表示，对每一个 x domf ，若 s t ，则有
7
函数上半图(epigraph)

定义：集合
epif {( x, t ) | x domf , f ( x) t}
称为函数 f 的上半图。

定理：函数 f 为凸函数当且仅当 f 的上半图为凸集。
信息与通信工程学院庄伯金 bjzhuang@
8
Jensen不等式

凸函数的一阶微分条件

若函数 f 的定义域 domf 为开集，且函数 f 一阶可微，则函数 f 为凸函数当且仅当 domf 为凸集，且对 x, y domf
f ( y) f ( x) f ( x)T ( y x)
信息与通信工程学院庄伯金 bjzhuang@

定理：若函数 f ( x ) 一阶可微，则 f ( x ) 为准凸函数，当且仅当 domf 为凸集，且对 x, y domf ，有

凸优化应用方法

凸优化应用方法凸优化是数学领域中的一个重要概念，广泛应用于工程、金融、计算机科学等众多领域。

本文将介绍凸优化的应用方法以及其在不同领域中的具体应用。

一、凸优化的基本概念和性质在介绍凸优化的应用方法之前，先来了解一些凸优化的基本概念和性质。

凸优化问题的目标函数和约束条件满足以下两个条件：目标函数是凸函数，约束条件是凸集。

根据这个特性，凸优化问题可以通过凸优化算法高效地求解。

二、常用的凸优化算法1. 梯度下降法（Gradient Descent）梯度下降法是一种常用的优化算法，通过迭代的方式，不断调整模型参数以降低目标函数的值。

对于凸优化问题，梯度下降法能够以较快的速度逼近最优解。

2. 内点法（Interior Point Method）内点法是一种专门用于求解线性和非线性凸优化问题的方法。

相比于传统的最优化算法，内点法具有更快的收敛速度和更好的数值稳定性。

3. 对偶法（Duality Method）对偶法是一种将原始问题转化为对偶问题求解的方法。

对于凸优化问题，通过对偶法可以得到原始问题的解析解，从而简化求解过程。

三、凸优化在工程中的应用1. 信号处理在信号处理中，凸优化被广泛应用于信号重构、信号去噪等问题。

通过优化目标函数，可以将含噪声的信号恢复为原始信号，提高信号处理的准确性。

2. 电力系统在电力系统中，凸优化被用于最优潮流问题的求解。

通过优化电力系统中的功率分配和电压控制，可以使得系统的供电效率最大化，减少能源浪费。

3. 无线通信在无线通信领域，凸优化被应用于信号调制、功率分配等问题。

通过优化信号传输的方式和功率调整，可以提高无线通信的可靠性和效率。

四、凸优化在金融中的应用1. 证券组合优化在金融投资中，凸优化被广泛应用于证券组合的优化。

通过优化投资组合中的资产配置和权重分配，可以实现风险最小化和回报最大化的目标。

2. 风险管理在风险管理领域，凸优化被用于寻找最优的资产组合以降低投资风险。

通过优化投资组合的配置权重和风险控制，可以实现投资组合的风险最小化。

博士生《凸优化》课程参考书

博士生《凸优化》课程参考书
《凸优化》是数学、工程和计算机科学领域中的重要课程，因此有很多优秀的参考书可供选择。

以下是一些常用的参考书：
1.《凸优化》（Convex Optimization）作者，Stephen Boyd
和Lieven Vandenberghe.
这本书是凸优化领域的经典教材，涵盖了凸集、凸函数、凸优化问题的基本理论，以及凸优化在工程和机器学习中的应用。

书中内容通俗易懂，适合初学者阅读。

2.《凸优化导论》（Introduction to Convex Optimization）作者，Yuriy Nesterov和Arkadii Nemirovskii.
这本书介绍了凸优化的基本概念、算法和应用，对于想深入了解凸优化的同学来说是一本很好的参考书。

3.《凸优化理论与算法》（Convex Optimization: Theory and Algorithms）作者，Dimitri P. Bertsekas.
这本书介绍了凸优化的理论和算法，内容涵盖了凸优化的基本
理论、算法和应用。

适合希望深入学习凸优化的同学阅读。

4.《最优化理论与方法》（Optimization Theory and Methods）作者，Wenyu Sun和Ya-xiang Yuan.
这本书介绍了最优化理论和方法，内容包括了凸优化、非凸优化、约束优化等内容，适合想系统了解优化理论和方法的同学阅读。

以上是一些常用的参考书，希望能够帮助你更好地学习和理解《凸优化》课程的内容。

如果你需要更多的参考书或者其他相关信息，请随时告诉我。

优质课程《凸优化及其在信号处理中的应用》课程教学大纲

附件课程教学大纲课程编号：G00TE1204课程名称：凸优化及其在信号处理中的应用课程英文名称：Convex Optimization and Its Applications in Signal Processing 开课单位：通信工程学院教学大纲撰写人：苏文藻课程学分：2学分课内学时：32学时课程类别：硕士/博士/专业学位课程性质：任选授课方式：讲课考核方式：作业，考试适用专业：通信与信息系统、信号与信息处理先修课程：教学目标：同学应：1.掌握建立基本优化模型技巧2.掌握基本凸分析理论3.掌握凸优化问题的最优条件及对偶理论4.认识凸优化在信号处理的一些应用英文简介：In this course we will develop the basic machineries for formulating and analyzing various optimization problems. Topics include convex analysis, linear and conic linear programming, nonlinear programming, optimality conditions, Lagrangian duality theory, and basics of optimization algorithms. Applications from signal processing will be used to complement the theoretical developments. No prior optimization background is required for this class. However, students should have workable knowledge in multivariable calculus, real analysis, linear algebra and matrix theory.课程主要内容：Part I: Introduction-Problem formulation-Classes of optimization problemsPart II: Theory-Basics of convex analysis-Conic linear programming and nonlinear programming: Optimality conditions and duality theory-Basics of combinatorial optimizationPart III: Selected Applications in Signal Processing-Transmit beamforming-Network localization-Sparse/Low-Rank Regression参考书目：1.Ben-Tal, Nemirovski: Optimization I-II: Convex Analysis, Nonlinear ProgrammingTheory, Nonlinear Programming Algorithms, 2004.2.Boyd, Vandenberghe: Convex Optimization, Cambridge University Press, 2004.3.Luenberger, Ye: Linear and Nonlinear Programming (3rd Edition), 2008.4.Nemirovski: Lectures on Modern Convex Optimization, 2005.。

00凸优化理论与应用_课程基本情况

Constraint fzhuang@
2
几类经典的优化问题

线性规划问题
f i ( x )为线性函数

最小二乘问题
f 0 ( x )＝ A x - b
2 2
, m 0.

凸优化问题
f i ( x )为凸函数
信息与通信工程学院庄伯金 bjzhuang@
4
课程要求

熟悉了解凸优化理论的基本原理和基本方法；掌握实际问题转化为凸优化问题的基本方法；掌握最优化问题的经典算法。
信息与通信工程学院庄伯金 bjzhuang@
5
参考书目

Stephen Boyd and Lieven Vandenberghe, “Convex Optimization”, Cambridge University Press.
凸优化理论与应用
庄伯金
Bjzhuang@
信息与通信工程学院庄伯金 bjzhuang@
1
优化理论概述

什么是优化问题？
m in im iz e s u b je c t to xR
n
f0 ( x)
Objective function
f i ( x ) b i , i 1, ..., m
袁亚湘、孙文瑜，“最优化理论与方法”，科学出版社，1999。

信息与通信工程学院庄伯金 bjzhuang@
6
凸优化问题理论上有较为有效的方法进行求解！
3
本课程的主要内容

理论部分

凸集和凸函数凸优化问题对偶问题逼近与拟合统计估计几何问题非约束优化方法等式约束优化方法内点法