什麼是凸最佳化

凸最佳化（Convex optimization）是一種數學規劃問題，其中目標函數和所有約束函數都是凸函數。凸最佳化問題的性質使得它們相對容易解決，因為它們具有許多有利的性質，例如全局最優解的存在性和唯一性，以及局部最優解等價於全局最優解。

凸最佳化問題在許多領域都有應用，包括機器學習、數據挖掘、圖像處理、信號處理、財務工程和操作研究等。一些常見的凸最佳化問題包括線性規劃、二次規劃、最小二乘賠問題等。

凸最佳化問題的解決方法包括梯度下降法、內點法、次梯度方法、 proximal methods 等。這些方法可以有效地找到凸最佳化問題的最優解。