我在想什麼是Matlab中最快的凸優化器，或者有什麼方法來加速當前求解器？我正在使用CVX，但它永久解決了我的優化問題。 我有優化是解決 minimize norm(Ax-b, 2)
subject to
x >= 0
and x d <= delta
其中A的大小，B是非常大的。 有沒有什麼辦法可以通過最小二乘法求解，然後將其轉移到約束版本以使其更快？
我想用Picos包來解決下面的半定義程序。事實上，這是一個解決3個子圖情況下最大化問題的SDP放鬆。 import picos as pic
maxcut = pic.Problem()
Y=maxcut.add_variable('Y',(47,47),'symmetric')
WW = 2/3*nx.adjacency_matrix(G).todense()
for i in r
我想編寫一個類似於sklearn.linear_model.LinearRegression的LinearRegression模型。首先，我訓練使用sklearn.linear_model.LinearRegression標準線性迴歸模型： import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import linear
我正在使用cvxpy來處理一些簡單的投資組合優化問題。我無法理解的唯一約束是非零投資組合持有量的基數約束。我嘗試了兩種方法，MIP方法和傳統的凸面方法。 這裏是一些工作傳統例子的虛擬代碼。 import numpy as np
import cvxpy as cvx
np.random.seed(12345)
n = 10
k = 6
mu = np.abs(np.random.ran
我正在考慮使用cvxopt來解決一些非線性網絡流量優化問題。爲了理解基礎知識，我用一個非常簡單的測試網絡來測試它，只有4個頂點和5個邊。 我的網絡看起來像this。藍色和紅色節點分別是源和匯。 在每個邊緣上的成本是： alpha*x**2
x表示包含在每個邊緣上的流動的矢量，和α是一些係數。我的優化問題是： min sum(alpha*x**2)
subject to:
E*