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bzl_2011

新虫 (初入文坛)

[求助] 关于QCQP问题的凸性判断已有1人参与

一个QCQP问题,如下
关于QCQP问题的凸性判断

通信中很多优化问题都可以表示成这种形式。现在问题是,这个问题到底是凸的还是非凸的,如何判定?
有文章说,只要C和F矩阵都是半正定的,该问题就是个凸问题(见英文教材Convex Optimization in Signal Processing and Communications第四章)。
可是又有论文说,即使C和F矩阵都是半正定的,该问题也是个非凸问题,而且是NP-Hard问题。(见文章Semidefinite Relaxation of Quadratic Optimization Problems公式3)
关键是,看了很多文章,都没有给出理由。是问题太简单,还是我太笨?忘诸位学友不吝赐教。

还有,如果上图中的所有数域取为复数域,结论是否有变化?会如何变化?
谢谢
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koufei

铁杆木虫 (小有名气)

内容已删除
2楼2013-07-27 12:47:46
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koufei

铁杆木虫 (小有名气)

【答案】应助回帖

感谢参与,应助指数 +1
我又细看了一下。

貌似Convex Optimization in Signal Processing and Communications中的约束是小于
而Semidefinite Relaxation of Quadratic Optimization Problems的约束是大于
而小于的话可行集是凸的,大于的则不是凸的。一个很简单的例子,y=x*x. y>=1,解集是两段的,故不是凸的。

欢迎加入上面那个群,我是群主,以后多交流。
3楼2013-07-27 12:56:03
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bzl_2011

新虫 (初入文坛)

谢谢,复数域和实数域的情况是不是一样的呢?Convex Optimization in Signal Processing and Communications中都是以实数域举例的。
4楼2013-07-27 16:25:46
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koufei

铁杆木虫 (小有名气)

【答案】应助回帖

引用回帖:
4楼: Originally posted by bzl_2011 at 2013-07-27 16:25:46
谢谢,复数域和实数域的情况是不是一样的呢?Convex Optimization in Signal Processing and Communications中都是以实数域举例的。

我看的是boyd的凸优化,也是在实数域的。
我感觉应该不影响吧,实数、复数没有道理影响凸性的。目标函数、约束函数的可行集都是凸的即可了吧?
5楼2013-07-27 18:14:21
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okarzhou

银虫 (正式写手)

【答案】应助回帖

我觉得问题不是凸的,因为虽然目标函数是凸函数,但是可行域不一定是凸集合。
----多个椭圆的交集不一定是凸集合。
6楼2019-07-23 15:05:58
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okarzhou

银虫 (正式写手)

引用回帖:
6楼: Originally posted by okarzhou at 2019-07-23 15:05:58
我觉得问题不是凸的,因为虽然目标函数是凸函数,但是可行域不一定是凸集合。
----多个椭圆的交集不一定是凸集合。

搞错了 是凸问题的 多个椭圆的交集还是凸集
7楼2019-07-27 15:48:00
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