問題タブ [cvx]

最適化問題を解決するために、matlab パッケージ「CVX」を使用しています。現在、for ループを使用して制約を追加していますが、問題を初期化するときに非常に遅いことがわかりました。

NoutとNinはサイズ n*3 の 2 つの行列であり、行列の各行のノルムが必要です。Nout-Ninはしきい値よりも小さいのですが、これをループなしで記述するにはどうすればよいでしょうか? ありがとう！

複数の測定ベクトル (MMV) のスパース表現の問題を CVX ツールボックスで解決したいと考えています。N*L 行列 X があります。行列 X にはゼロ以外の行がいくつかあります。連立方程式 Y=A*X があります。Y は、測定値の M*L 行列 (M

Y=A*X に従う min Relax(X)

Realx(.) はベクトル t にノルム 1 を適用する関数です。(N*1) ベクトル t は、行列 X の各行のノルム 2 で構成されます。つまり、Relax(X)= norm_1(t) および t(i)=norm_2(X(i,:))

目的関数を、CVX が理解して解決できる言語に変換できません。CVX で解決できる問題の目的と制約を変更する方法を教えてください。

Matlab のCVXコードでsymsum の代わりに使用できる代替品は何ですか? ループを使用せずに二重加算を使用したいのですが、symsum が唯一の利用可能なオプションのようです。

なんらかの理由で、 cvxはそのままでは機能しません。

Windows x64、cvx x64、Matlab x64 R2012a を使用しています

しかし、単純な例 (\cvx\examples\quickstart.m) だけでも実行すると、エラーが発生します。

次の最適化問題を解決したい -

コスト関数: 1/2 ||W||^2

対象: Y_i(w.X_i - b) >= 1

ここXで、 は 700x3 行列、Yはそれらのインスタンスのクラスのラベルを格納するベクトル (1/-1 の値)、はとw.X_iの内積です。wX_i

私はCVXを使用しています -

w1.x1 + w2.x2 - b それでは、超平面を分離していないように見えるプロットはどれですか?

私は何をしているのですか？

MATLAB の凸最適化パッケージである CVX を使用してスパース グループ ラッソを実装する方法を知っている人はいますか?

数式を CVX プロトタイプとしてどのように記述すればよいかわかりません。

L2正規化ロジスティック回帰をMatlab（CVX）およびPython（CVXPY）で機能させるために2〜3日間試みましたが、成功しませんでした。私は凸最適化にかなり慣れていないので、かなりイライラしています。以下は、CVX/CVXPY を使用して解こうとしている方程式です。私は紙からこの方程式を取りまし た

私のMatlab（CVX）コードは

CVX はどちらが理にかなっているというエラーを返しますが、論文では上記の式について言及しています。どうすれば解決できますか？

目的関数はスカラーではありません。

Matlabで試した後、CVXPYで試してみました。ここにpythonコードがあります

エラーが発生します

TypeError: 互換性のない次元

だから、私の質問は: CVX/CVXPY の L2 問題の計算のコードで何が間違っているのですか?