線性矩陣不等式凸優化中,具有形式:

的表達式, 其中,

  • 是一個實向量,
  • 實對稱矩陣 ,
  • 是廣義的不等式,意思是在的半正定子空間 內,半正定矩陣。

線性矩陣不等式表示y凸集限制條件。

應用

有一些有效率的數值方法可以判斷線性矩陣不等式是否可行(是否存在向量y使得LMI(y) ≥ 0),或解出有LMI限制條件的凸優化問題。 許多控制理論系統識別信號處理的最佳化問題都可以表示為線性矩陣不等式。線性矩陣不等式也可以應用在Polynomial SOS英語Polynomial SOS中。原型的原始半定規劃英語semidefinite programming及對偶半定規劃都是實線性函數的最小化,分別屬於控制此LMI的原始凸錐及對偶凸錐。

求解

凸優化的主要突破是導入了內點法。這個方法是在一系列的論文中發展的。在尤里·涅斯捷羅夫阿爾卡迪·內米羅夫斯基探討LMI問題的論文中引起學術界的注意。

參考資料

  • Y. Nesterov and A. Nemirovsky, Interior Point Polynomial Methods in Convex Programming. SIAM, 1994.

外部連結

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