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八.凸集与凸函数 1凸集 (1)凸组合:已知XcR,任取k个点x∈X,如果存在常数 a≥0(i=1,2,k), a1=1,使得ax=x,则称x为x (i=1,2,,k)的凸组合。 (2)凸集:设集合XR,如果X中任意两点的凸组合 仍然属于,则称Ⅹ为凸集
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• 凸集 (Convex Set) • 凸函数 (Convex Function) • 凸规划 (Convex Programming)
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• 凸集 (Convex Set) • 凸函数 (Convex Function) • 凸规划 (Convex Programming)
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2.0、预备知识 2.1 数学规划模型的一般形式 2.2 凸集、凸函数和凸规划 2.3 多面体、极点、极方向
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1、 超平面的分析表达。 2、 Minkowski 泛函的定义及属性。 3、 一般隔离定理的证明。 4、 紧凸集的严格隔离定理。 5、 Helly 的第一、第二矩量定理
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§1 学科简述 §2 线性和非线性规划问题 §3 一些数学概念 §4 凸集和凸函数
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《最优化方法》课程教学资源(PPT课件)凸集与凸函数(1/2)(刘二永)
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《最优化方法》课程教学资源(PPT课件)凸集的分离(2/2)(刘二永)
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第一节 多元函数的方向导数与梯度 第二节 多元函数的泰勒展开 第三节 凸集、凸函数与凸规划 第四节 等式约束优化问题的极值条件 第五节 不等式约束优化问题的极值条件
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§2-1 方向导数与梯度 §2-2 凸集、凸函数与凸规划 §2-3 二次函数及正定矩阵 §2-4 无约束优化问题的极值条件 §2-5 有约束优化问题的极值条件
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