在工程实际问题通常可以表述为优化模型通过优化一些函数的值即可确定最优的工程模型参数。即给定一个函数f 场 Rn → R我们想要找到最小化在或最大化圩f 在x圩的x ∈ R。事实上最小二乘、逻辑回归和支持向量机都可以作为优化问题。在一般情况下找到一个函数的全局最优是一项非常困难的任务。然而对于凸优化问题我们可以在许多情况下有效地找到全局解。这意味着我们可以在合理的时间内解决许多现实世界的问题。本课程

通过本次学习，我们了解到优化问题在工程中的重要性，并且发现凸优化问题在实际应用中具有广泛的可行性。凸优化问题可以通过优化目标函数的值来确定最优的工程模型参数，且在许多情况下可以有效地找到全局最优解。本次学习主要围绕线性规划问题、二次优化问题、几何规划、广义不等式约束和向量优化等具体凸优化问题展开，通过学习基础概念和基本性质等方法，系统地掌握了凸优化问题的解决方法。通过本次课程设计报告，我们对凸优化问题有了更深入的理解，并可以将其应用于解决实际世界中的问题。