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Constructive Convex Analysis
and Disciplined Convex Programming
Stephen Boyd and Steven Diamond and Jaehyun Park
EE CS Departments
Stanford University
SIST, Shanghai, March 26-28 2016
1
Outline
Convex Optimization
Constructive Convex Analysis
Disciplined Convex Programming
Modeling Frameworks
Conclusions
2
Outline
Convex Optimization
Constructive Convex Analysis
Disciplined Convex Programming
Modeling Frameworks
Conclusions
Convex Optimization 3
Convex optimization problem — standard form
minimize f (x )
0
subject to fi (x ) Æ 0, i = 1, . . . , m
Ax = b
with variable x œ Rn
I objective and inequality constraints f , . . . , f are convex
0 m
for all x , y , ◊ œ [0, 1],
f (◊x + (1 ≠ ◊)y ) Æ ◊ f (x ) + (1 ≠ ◊)f (y )
i i i
i.e., graphs of fi curve upward
I equality constraints are linear
Convex Optimization 4
Convex optimization problem — conic form
cone program:
T
minimize c x
subject to Ax = b, x œ K
with variable x œ Rn
I linear objective, equality constraints; K is convex cone
I special cases:
I linear program (LP)
I semidefinite program (SDP)
I the modern canonica
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