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https://www.zhihu.com/question/20014186
为什么数学概念中，将凸起的函数称为凹函数？ - 知乎
那么我们来讲凸函数（convex function）为什么叫做是凸（convex）的： 这是因为凸函数与凸集（convex set）有联系，而凸集的定义没有争议。 1. 凸函数与凸集通过 sublevel sets 这个概念联系起来。 首先来看一个函数的 sublevel sets。
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https://www.zhihu.com/question/22643177
凸（凹）函数、拟凸（凹）函数、伪凸（凹）函数是什么？ - 知乎
Convex function Quasiconvex function Pseudoconvex function 在R上考虑就很容易理解。在凸要求不高过xy连线的地方，拟凸只要求不高过xy中较大者，所以凸蕴含拟凸；而伪凸则要求，“切线”“指哪”函数“打哪”，即导数（或者更一般地，上Dini导数）非负则向右非减、非正则向左非减，也即所有的驻点都是极小 ...
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https://www.zhihu.com/question/266057601
《凸优化》这本书怎么学习或阅读？ - 知乎
Boyd 的《Convex Optimization》确实是一本好书，当年在数学系读书的时候，很多老师也都推荐这本书。这本书的优点是大而全，拿在手上就能感受到沉甸甸的重量。。。我自己也曾经想好好读一读这本书，尝试了几次都没有完整地坚持下来。。 究其原因在于，对于初学者来说，如此厚重的书有时却不 ...
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https://www.zhihu.com/question/49689245
Numerical Optimization和Convex optimization 两本书的选择?
Convex Optimization和Numerical Optimization这种课已经经过千锤百炼了，花太多精力去精读两本七百来页的砖头书不是太划算，很多短小精悍lecture notes都可以在网上找到。这里推荐Gatech ISyE 6663的lecture notes，三百来页的讲义基本将这两本七百多页的砖头涵盖了。
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https://www.zhihu.com/question/354819140
凸优化中strongly convex和L-smooth有什么应用？ - 知乎
L -smooth中的 L ，和 m -strongly convex中的 m 这一对CP，如果函数是二次可微的，可以认为它们就等同于函数 Hessian矩阵 的最大和最小奇异值的上界和下界，也就可以被看作梯度的最大变化速度和最小变化速度。
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https://www.zhihu.com/question/20343349
在数学中一个非凸的最优化问题是什么意思？ - 知乎
1，首先大家需要知道Convex VS Non-Convex的概念吧？ 数学定义就不写了，介绍个直观判断一个集合是否为Convex的方法，如下图：
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https://www.zhihu.com/column/c_1492543238217478144
中科大凸优化 知识点笔记 - 知乎
本课程整理自中国科学技术大学2011年课程《最优化理论》， 主讲人：凌青老师 cse.sysu.edu.cn/content 课程主要教材 Boyd S , Vandenberghe L . Convex O…
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https://www.zhihu.com/question/1917328305373295382
正方形内n个随机点组成的凸包（convex hull）的面积的期望是多少？ - 知乎
正方形内n个随机点组成的凸包（convex hull）的面积的期望是多少？ 有一天午餐后在咖啡室闲聊时，有一个做概率的老师问了我们这样一个有趣的问题： 考虑边长 [公式] 正方形 [公式] 内有uniformly随机的 [公式… 显示全部 关注者 49
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https://www.zhihu.com/question/66550233/answers/up…
非凸优化（Non-convex optimization）领域有什么起到基石作用，极其重要的论文呢？ - 知乎
测地凸的概念由来已久，可以参考大几何学家Gromov等人在1970s总结的一些结论 [1] [2] [3]，凸优化的概念也发展了大几十年，这个不必多言， Stephen Boyd 的Convex Optimization [4] 等书都是经典，但是测地凸+凸优化来解决非凸优化问题的发展历史并不长，1991年有一篇总结较为全面的文章【Geodesic convexity in ...
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https://www.zhihu.com/question/68418633
如何从零开始学习凸优化？ - 知乎
如何从零开始学习凸优化？ 教材：Convex Optimization（boyd） 数学基础：高数 线性代数 概率论与数理统计 矩阵论（本硕期间上过的数学课） 学习目的：做与机… 显示全部 关注者 2,843 被浏览