Was ist eine konvexe Programmierung?
konvexe Programmierung, eine nichtlineare Programmierunterklasse, ist eine Art von Programmierung, die andere Arten verallgemeinert und vereint, einschließlich linearer Programmierung, kleinsten Quadrate und quadratischen Programmierungen. Das Konzept der konvexen Programmierung bietet Unterstützung für eine große Anzahl theoretischer und praktischer Anwendungen. Es verfügt über effiziente Algorithmen, die es für einen Programmierer vorteilhaft machen, diese Art der Programmierung zu verwenden und zu entwickeln. Konvexe Programmierung erfordert umfangreiche Erfahrung und Fachwissen des Programmierers sowie einen disziplinierten Lernprozess. Obwohl es kein neues Konzept ist, wird es in vielen Disziplinen und Anwendungen, die komplexe und technische Mathematik erfordern, immer noch verwendet. Verbesserte Rechenleistung und Durchbrüche in komplexen Algorithmen haben es Wissenschaftlern und Mathematikern ermöglicht, diese Art der Programmierung zu entwickeln und sie zur Problemlösung zu verwenden.Die konvexe Programmierung hat seinen Benutzern vorteilhafte Rechenwerkzeuge zur Verfügung gestellt, die dazu beitragen, Probleme mit höherer Klasse in den Bereichen lineare Programmierung und kleinsten Quadrate zu lösen. Ingenieure haben festgestellt, dass diese Art von Programmierung für Funktionen wie Signalverarbeitung, Steuerung, Schaltungsdesign, Netzwerke, Kommunikation usw. nützlich ist. Konvexe Sets sind häufig häufig und werden in dieser Art von Programmierung verwendet. Programmierer verwenden diese konvexen Sets, um bestimmte Optimierungsprobleme mit Vektoren zu lösen. Ein weiteres gemeinsames Element dieser Art von Programmierung ist eine konvexe Funktion.
Anwendungen der konvexen Programmierung sind auf dem Gebiet der Mikroökonomie üblich, insbesondere bei der Bestimmung des maximierten Gewinns und der maximierten Verbraucherpräferenz. Dies ist eine Form der Optimierung und erfordert die komplexe Mathematik in COnvex -Programmierung. Ein häufiges Problem, das in dieser Disziplin berücksichtigt und gelöst wird, ist das, was als mathematisches Optimierungsproblem bezeichnet wird. Ein solches Problem verwendet einen Vektor, um das Erstellen der optimalsten Auswahl aus einer bestimmten Reihe von Auswahlmöglichkeiten darzustellen.
Ein weiteres Beispiel für diese Art von abstraktem Problem, das in einer anderen Disziplin auftritt, umfasst die Portfolio -Optimierung, bei der die beste Option zum Investieren von Kapital aus einer bestimmten Reihe von Vermögenswerten beantragt wird. Bei Computern und elektronischem Design ist die Gerätegrößen ein weiteres Optimierungsproblem, bei dem die beste Länge und Breite für ein Gerät wie eine Schaltung bestimmt werden muss. Datenanpassung, ein weiterer Aspekt zu Computern und elektronischen Geräten, versucht, das Modell aus einer Gruppe potenzieller Kandidatenmodelle herauszufinden, die am besten zu einer Art beobachtete Daten oder zuvor erfassten Informationen passt.