用CVX解决凸优化问题的例子。
问题描述
在实际问题中，很多最优化问题都可以建模为凸最优化问题。假设我们有一个线性规划的问题，
优化目标。
最小化目标函数:
[mi_{x} quad c^Tx]。
限制条件
受以下制约条件的限制。
[Ax leq b, quad x geq 0]。
CVX求解。
使用CVX来解决这个线性规划问题，首先需要定义优化的目标和限制条件。接下来，可以使用CVX的函数来求出最佳解。代码如下所示。
```皮霍
impor cvxpy as cp。
impor umpy as p
定义优化变量。
x = cp.variable (le(c))。
定义优化目标。
objecive = cp.miimize (c.t@ x)。
来定义限制条件。
cosrais = [A @ x = 0]。
来定义问题。
problem = cp。problem (objecive, cosrais)
解答问题。
problem.solve。
最优解。
opima _x = x.value
```
结果分析
通过CVX求解，可以得到最小化最优化的目标函数的线性规划问题的最佳解。这个例子展示了CVX在解决凸优化问题上的有效性和便利性。