非凸优化问题与凸优化问题的区别目录引言什么是优化问题？凸优化问题凸函数的定义凸优化问题的特点非凸优化问题非凸函数的定义非凸优化问题的特点凸与非凸优化问题的主要区别常见的凸优化问题与非凸优化问题的应用总结代码与简要解读引言在优化问题中，目标是寻找一个

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如下内容由chatgpt生成在非凸优化问题中，使用期望平方梯度范数(E[|\nablaf(x_k)|^2])作为收敛性分析的指标有几个重要原因。以下是详细的解释：1.非凸优化问题的复杂性在非凸优化中，目标函数(f(x))可能存在多个局部最优解，甚至是鞍点、平坦区域等复杂的几何结构。相较于

上一篇blog翻译了LarsBlackmore(LarsBlackmoreisprincipalrocketlandingengineeratSpaceX)的文章，SpaceX使用CVXGEN生成定制飞行代码,实现超高速机载凸优化。利用地形相对导航实现了数十米量级的导航精度,着陆器在着陆过程中成像行星表面并将特征与机载地图匹配

\chapter{非凸优化}\section{非凸优化中的重要概念}\subsection{次微分}\begin{definition}{Frechet次微分}适当函数\(f\)，如果\(\forallx\in\)dom$f\(，则\)f\(在\)x\(处的Frechet次微分记为\)\overset{-}{\partial}f(x)$，它的定义是：$$\overset{-}{\partial}f(x)=\left\l