凸優化

凸函数最优化，或叫做凸最优化，凸最小化，是数学最优化的一个子领域，研究定义于凸集中的凸函数最小化的問題。凸最佳化在某種意義上說較一般情形的數學最佳化問題要簡單，譬如在凸最佳化中局部最佳值必定是全局最佳值。凸函數的凸性使得凸分析中的有力工具在最佳化問題中得以應用，如次导数等。

凸最佳化應用於很多學科領域，諸如自動控制系統，信號處理，通訊和網絡，電子電路設計，數據分析和建模，統計學（最佳化設計），以及金融。在近來運算能力提高和最佳化理論發展的背景下，一般的凸最佳化已經接近簡單的線性規劃一樣直捷易行。許多最佳化問題都可以轉化成凸最佳化（凸最小化）問題。

 定義 
令為一凸集，且為一凸函數。凸最佳化就是要找出一點，使得每一滿足。在最佳化理論中，稱為可行域，稱為目標函數，稱為全局最優值，或全域最佳解。

或者可以表示為下面的標準型：

其中 

為凸函數。Boyd/Vandenberghe, p. 7

 舉例 
以下問題都是凸最佳化問題，或可以通過改變變量而轉化為凸最佳化問題：For methods for convex minimization, see the volumes by Hiriart-Urruty and Lemaréchal (bundle) and the textbooks by Ruszczyński and Boyd and Vandenberghe (interior point).

 最小二乘
 線性規劃
 線性約束的二次規劃
 半正定规划
 二阶锥规划

 方法 
凸最佳化（凸最小化）問題可以用以下幾種方法求解：

 捆集法
 次梯度法
 內點法

 腳註 

 參考資料 




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