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凸优化Convex optimization是数学优化的一个子领域，研究的是凸集上凸函数最小化的问题。许多类别的凸优化问题允许采用多项式时间算法，而数学优化一般来说是NP困难的。凸优化在许多学科中都有应用，如自动控制系统、估计和信号处理、通信和网络、电子电路设计、数据分析和建模、金融、统计（最佳实验设计）、和结构优化，其中近似概念被证明是有效的。
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数学代写|凸优化代写Convex Optimization代考|Minimization with Functional Constraints
Let us show how we can use the Subgradient Method to solve minimization problems with functional constraints. Consider the problem
$$
\min {x \in Q}\left{f(x): f_j(x) \leq 0, j=1, \ldots, m\right} $$ with closed and convex functions $f$ and $f_j$, and a simple closed convex set $Q$. Let us form an aggregate constraint $\bar{f}(x)=\max {1 \leq j \leq m} f_j(x)$. Then our problem can be written in the following way:
$$
\min _{x \in Q}{f(x): \bar{f}(x) \leq 0}
$$
Note that we can easily compute a subgradient $\bar{g}(x)$ of the function $\bar{f}$, provided that we can do so for the functions $f_j$ (see Lemma 3.1.13).
Let us fix some $x^*$, an optimal solution to problem (3.2.22). Let $\epsilon>0$ be the desired accuracy of the approximate solution of problem (3.2.22). Consider the following method.
Subgradient Method with Functional Constraints
Choose a starting point $x_0 \in Q$.
$k$ th iteration $(k \geq 0)$.
(a) Compute $f\left(x_k\right)$ with $g\left(x_k\right) \in \partial f\left(x_k\right)$, and $\bar{f}\left(x_k\right)$ with $\bar{g}\left(x_k\right) \in \partial \bar{f}\left(x_k\right)$.
(b) If $\bar{f}\left(x_k\right) \leq \epsilon$, then set
$$
x_{k+1}=\pi_Q\left(x_k-\frac{\epsilon}{\left|g\left(x_k\right)\right|^2} g\left(x_k\right)\right) . \quad(\text { Case A) }
$$
Else, set $x_{k+1}=\pi_Q\left(x_k-\frac{\bar{f}\left(x_k\right)}{\left|\bar{g}\left(x_k\right)\right|^2} \bar{g}\left(x_k\right)\right) . \quad$ (Case B)
数学代写|凸优化代写Convex Optimization代考|Approximating the Optimal Lagrange Multipliers
Let us show now that a simple subgradient switching strategy can be used for approximating the optimal Lagrange multipliers of problem (3.2.22) (see Theorem 3.1.26).
For $\epsilon>0$, denote by
$$
\mathscr{F}(\epsilon)=\left{x \in Q: f_j(x) \leq \epsilon, j=1, \ldots, m\right}
$$
the extended feasible set of problem (3.2.22). Defining the Lagrangian
$$
\mathscr{L}(x, \lambda)=f(x)+\sum_{j=1}^m \lambda^{(j)} f_j(x), \quad x \in Q, \quad \lambda=\left(\lambda^{(1)}, \ldots, \lambda^{(m)}\right) \in \mathbb{R}{+}^m, $$ we can introduce the Lagrangian dual problem $$ \phi^* \stackrel{\text { def }}{=} \sup {\lambda \in \mathbb{R}{+}^m} \phi(\lambda) $$ where $\phi(\lambda) \stackrel{\text { def }}{=} \min {x \in Q} \mathscr{L}(x, \lambda)$. Clearly, $f^* \stackrel{(1.3 .6)}{\geq} \phi^*$.
In order to approach an optimal solution of problems (3.2.22), (3.2.29), we apply the following switching strategy. It has only one input parameter, the step size $h>0$. In what follows, we use the notation $|\cdot|$ for the standard Euclidean norm, $g(\cdot)$ denotes the subgradient of the objective function, and $g_j(\cdot)$ denotes the subgradient of the corresponding constraints.
Subgradient Method for Lagrange Multipliers
Choose a starting point $x_0 \in Q$.
$k$ th iteration $(k \geq 0)$.
(a) Define $\mathscr{I}k=\left{j: f_j\left(x_k\right)>h\left|g_j\left(x_k\right)\right|\right}$. (b) If $\mathscr{T}_k=\emptyset$, then compute $x{k+1}=\pi_Q\left(x_k-\frac{h g\left(x_k\right)}{\left|g\left(x_k\right)\right|}\right)$.
(c) If $\mathscr{T}k \neq \emptyset$, then choose arbitrary $j_k \in \mathscr{I}_k$ and define $$ h_k=\frac{f{j_k}\left(x_k\right)}{\left|g_{j_k}\left(x_k\right)\right|^2} \text {. Compute } x_{k+1}=\pi_Q\left(x_k-h_k g_{j_k}\left(x_k\right)\right) \text {. }
$$
After $t \geq 0$ iterations, define $\mathscr{A}_0(t)=\left{k \in{0, \ldots, t}: \mathscr{I}_k=\emptyset\right}$ and let
$$
\mathscr{A}_j(t)=\left{k \in{0, \ldots, t}: j_k=j\right}, \quad 1 \leq j \leq m .
$$
凸优化代写
数学代写|凸优化代写Convex Optimization代考|Minimization with Functional Constraints
让我们展示如何使用子梯度法来解决具有功能约束的最小化问题。考虑问题
$$
\min {x \in Q}\left{f(x): f_j(x) \leq 0, j=1, \ldots, m\right} $$ 具有闭函数和凸函数 $f$ 和 $f_j$，和一个简单的闭凸集 $Q$． 让我们形成一个集合约束 $\bar{f}(x)=\max {1 \leq j \leq m} f_j(x)$． 那么我们的问题可以写成:
$$
\min {x \in Q}{f(x): \bar{f}(x) \leq 0}
$$注意，我们可以很容易地计算一个子梯度 $\bar{g}(x)$ 函数的 $\bar{f}$，前提是我们可以对函数这样做 $f_j$ (参见引理3.1.13)。
让我们修复一些 $x^*$，是问题(3.2.22)的最优解。让 $\epsilon>0$ 是问题(3.2.22)的近似解的期望精度。考虑以下方法。具有函数约束的子梯度方法选择一个起始点 $x_0 \in Q$[br] [br$k$ 迭代 $(k \geq 0)$.
(a)计算 $f\left(x_k\right)$ 用 $g\left(x_k\right) \in \partial f\left(x_k\right)$，及 $\bar{f}\left(x_k\right)$ 用 $\bar{g}\left(x_k\right) \in \partial \bar{f}\left(x_k\right)$.
(b)如果 $\bar{f}\left(x_k\right) \leq \epsilon$，则设置
$$
x{k+1}=\pi_Q\left(x_k-\frac{\epsilon}{\left|g\left(x_k\right)\right|^2} g\left(x_k\right)\right) . \quad(\text { Case A) }
$$
否则，设置 $x_{k+1}=\pi_Q\left(x_k-\frac{\bar{f}\left(x_k\right)}{\left|\bar{g}\left(x_k\right)\right|^2} \bar{g}\left(x_k\right)\right) . \quad$ (大小写B)
数学代写|凸优化代写Convex Optimization代考|Approximating the Optimal Lagrange Multipliers
现在让我们证明一个简单的亚梯度切换策略可以用来逼近问题(3.2.22)的最优拉格朗日乘子(见定理3.1.26)。
对于$\epsilon>0$，用
$$
\mathscr{F}(\epsilon)=\left{x \in Q: f_j(x) \leq \epsilon, j=1, \ldots, m\right}
$$
表示问题(3.2.22)的扩展可行集。定义拉格朗日
$$
\mathscr{L}(x, \lambda)=f(x)+\sum_{j=1}^m \lambda^{(j)} f_j(x), \quad x \in Q, \quad \lambda=\left(\lambda^{(1)}, \ldots, \lambda^{(m)}\right) \in \mathbb{R}{+}^m, $$我们可以引入拉格朗日对偶问题$$ \phi^* \stackrel{\text { def }}{=} \sup {\lambda \in \mathbb{R}{+}^m} \phi(\lambda) $$其中$\phi(\lambda) \stackrel{\text { def }}{=} \min {x \in Q} \mathscr{L}(x, \lambda)$。显然，$f^* \stackrel{(1.3 .6)}{\geq} \phi^*$ .
为了接近问题(3.2.22)，(3.2.29)的最优解，我们采用以下切换策略。它只有一个输入参数，步长$h>0$。在接下来的内容中，我们使用$|\cdot|$表示标准欧几里得范数，$g(\cdot)$表示目标函数的子梯度，$g_j(\cdot)$表示相应约束的子梯度。
拉格朗日乘法子梯度法
选择起点$x_0 \in Q$ .
$k$次迭代$(k \geq 0)$ .
(a)定义$\mathscr{I}k=\left{j: f_j\left(x_k\right)>h\left|g_j\left(x_k\right)\right|\right}$。(b)如果$\mathscr{T}k=\emptyset$，则计算$x{k+1}=\pi_Q\left(x_k-\frac{h g\left(x_k\right)}{\left|g\left(x_k\right)\right|}\right)$ .
(c)如果$\mathscr{T}k \neq \emptyset$，则任意选择$j_k \in \mathscr{I}_k$并定义$$ h_k=\frac{f{j_k}\left(x_k\right)}{\left|g{j_k}\left(x_k\right)\right|^2} \text {. Compute } x_{k+1}=\pi_Q\left(x_k-h_k g_{j_k}\left(x_k\right)\right) \text {. }
$$
$t \geq 0$迭代后，定义$\mathscr{A}_0(t)=\left{k \in{0, \ldots, t}: \mathscr{I}_k=\emptyset\right}$并令
$$
\mathscr{A}_j(t)=\left{k \in{0, \ldots, t}: j_k=j\right}, \quad 1 \leq j \leq m .
$$
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
Matlab代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。
