文件名称：Convex-Optimization:我从ECE6270中学到的东西
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更新时间：2024-04-19 08:27:08
JupyterNotebook
凸优化 Gerogia理工学院ECE 6270课程。 如果您对数学理论感兴趣，请参考http： 。 请注意，这是我的讲师（Mark Davenport）的网站。 我在MAC OS上的JupyterLab或Pycharm上运行所有代码。 该文件包括家庭作业，当然还包括家庭作业以外的一些代码（其他可视化），我将不断更新有关凸优化的一些数学理论。 请注意，所有作业均已加密，任何人如违反GT的学术荣誉完整性，将受到惩罚。 主要包含关于凸优化的数学理论的一些实现。 内容如下， 优化介绍，基本几何和代数概念 凸性 凸集 凸函数 凸度，渐变和优化 无限制的优化 梯度下降 线搜索方法 收敛分析 加速一阶方法（重球，涅谢捷夫） 牛顿法 拟牛顿法：BFGS 次梯度下降 近端算法 约束优化 约束问题的几何视图