凸状のプログラミングとは何ですか？

非線形プログラミングサブクラスであるConvexプログラミングは、線形プログラミング、最小二乗、二次プログラミングなど、他の種類を一般化および統合する一種のプログラミングです。凸状のプログラミングの概念は、多数の理論的および実用的なアプリケーションをサポートしています。これは、プログラマーがこのタイプのプログラミングを使用および開発することを有益にする効率的なアルゴリズムを誇っています。凸状のプログラミングには、プログラマー側の豊富な経験と専門知識、および規律ある学習プロセスが必要です。新しい概念ではありませんが、複雑で技術的な数学を必要とする多くの分野やアプリケーションで依然として使用されています。

3つの原則は、凸状のプログラミングの適用に重要です：最適化、数値計算、および凸分析。 複雑なアルゴリズムのコンピューティングパワーとブレークスルーの改善により、科学者と数学者はこのタイプのプログラミングを開発し、問題解決に使用することができました。Convexプログラミングにより、ユーザーは、線形プログラミングと最小二乗の分野内でより高いクラスの問題を解決するのに役立つ有益な計算ツールを提供しました。エンジニアは、この種のプログラミングが信号処理、制御、回路設計、ネットワーク、通信などの機能に役立つと感じています。凸型プログラミングを利用するには、線形代数、最適化、ベクター計算の理解が必要です。凸セットは非常に一般的であり、この種のプログラミングで使用されます。プログラマーは、これらの凸セットを使用して、ベクターで特定の最適化問題を解決します。このタイプのプログラミングのもう1つの一般的な要素は、凸関数です。

凸型プログラミングのアプリケーションは、特に最大化された利益と最大化された消費者の好みの決定において、ミクロ経済学の分野で一般的です。これは最適化の一形態であり、cで見つかった複雑な数学が必要ですOnVexプログラミング。この規律で考慮され解決されている一般的な問題は、数学的最適化問題と呼ばれるものです。このような問題は、ベクトルを使用して、特定の選択肢から最も最適な選択の作成を表現し、抽象化します。

異なる規律で発生するこのタイプの抽象的な問題の別の例には、ポートフォリオの最適化が含まれます。ここでは、特定の資産セットから資本を投資する最良の選択肢が求められています。コンピューターと電子設計では、デバイスのサイジングは別の最適化問題であり、回路などのデバイスに最適な長さと幅を決定する必要があります。コンピューターと電子デバイスに関連する別の側面であるデータフィッティングは、ある種の観察されたデータまたは以前に取得した情報に最適な潜在的な候補モデルのグループからモデルを見つけようとしています。